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  • 简介:研究一阶主从多智能网络的汇聚问题,基于多智能网络群体的社会制度,提出3种汇聚策略,即民主、独裁和混合策略。假设在策略中,只有领导者知道全局任务,即汇聚到一个已知的目标点,跟随者只需要与领导者群体保持联系,从而能够到达目标点。研究发现,主从网络多智个体在属性上可以分为目标智能,领导者智能,非孤立跟随者从智能和孤立跟随者从智能。研究结果表明民主策略容易实现所有智能到达目标点,但移动速度较慢;在独裁策略作用下,智能网络可以很快实现汇聚,但个别跟随者从智能由于初始条件下感应不到环境中的领导者智能而永远停留在原来的位置;引进混合策略后,即可以保证所有的智能到达目标点而且又可以保持较快的到达速度。通过对模型和拓扑结构的分析,得出3种策略各自的特点,并以4个领导者和5个跟随者组成的主从智能网络为例进行仿真。

  • 标签: 主从多智能体网络 汇聚问题 民主策略 独裁策略 混合策略
  • 简介:研究了具有不确定性的、定拓扑、无向图多智能网络的一致性问题,采用鲁棒H∞控制的方法,得到了使各智能渐近一致并满足干扰衰减性能指标的条件。最后,通过数值仿真验证了所得结论的有效性。

  • 标签: 多智能体网络 一致性 鲁棒H∞控制