English
Fast finite-time consensus tracking of second-order multi-agent systems with a virtual leader
文件大小：
410k
资源说明：本文研究的主题是针对二阶多智能体系统在存在一个虚拟领导者情况下的快速有限时间一致性跟踪问题。多智能体系统（Multi-Agent Systems，MAS）由多个相互作用的智能体构成，它们之间进行信息交换与协同控制，以完成某些任务。一致性（Consensus）是MAS领域中的一个核心问题，指的是所有智能体最终达到对某件事情（如速度、位置等）的统一认识。在实际应用中，系统往往需要所有智能体最终能够收敛到一个期望的参考状态，这被称为领导-跟随一致性（leader-follower consensus）或一致性跟踪（consensus tracking）。
本文提出了一种新的有限时间一致性跟踪协议，并通过李雅普诺夫函数方法（Lyapunov function method）、代数图论（algebraic graph theory）和带膨胀的齐次性（homogeneity with dilation）等数学工具获得收敛性标准。与传统的有限时间一致性跟踪协议相比，所提出的协议能够加速有限时间一致性跟踪的收敛速度。
在引言部分，作者提到分布式协调控制的多智能体系统在过去十年间吸引了广泛的关注，其应用领域包括物理、生物学、计算机科学和控制工程等。分布式协调控制的目标是找出适当的控制协议，使得所有智能体能够就某些感兴趣的量达成一致。在现有的大部分一致性协议中，最终达到的共同值是所有智能体初始状态的函数，并且是一个固有的未知常数，这被称为χ-一致性。然而，在许多实际应用中，要求所有智能体在与其邻居进行通信时最终收敛到一个期望的参考状态，这便是领导-跟随一致性或一致性跟踪。
在领导-跟随多智能体网络中，领导者通常独立于其跟随者，但影响跟随者的行为。因此，通过仅控制领导者，就可以容易地实现网络的控制目标。这不仅简化了控制的设计与实施，也节省了成本。
本文的知识点涵盖了以下几个方面：
1. 一致性问题（Consensus Problem）：在多智能体系统中，智能体之间需要达成一致性的能力，以共同完成某些任务或达成某些共同目标。
2. 领导-跟随一致性跟踪（Leader-Follower Consensus Tracking）：在这种模式下，领导者控制着跟随者的行为，使得整个系统能够朝着期望的参考状态发展。
3. 李雅普诺夫函数方法（Lyapunov Function Method）：这是一种用于证明系统稳定性的数学方法，通过构造一个能量函数来分析系统状态随时间变化的趋势。
4. 代数图论（Algebraic Graph Theory）：图论在多智能体系统中用于描述智能体之间的通信拓扑结构，并且在研究智能体之间的一致性问题时提供数学工具。
5. 齐次性与膨胀（Homogeneity with Dilation）：这些是数学上的概念，用于分析系统在某种变换下的不变性，以及系统状态随时间变化的速率。
6. 快速有限时间一致性跟踪（Fast Finite-Time Consensus Tracking）：这是本研究的核心，即在有限的时间内快速地实现一致性跟踪，相对于传统的有限时间一致性跟踪，它提供了一种更加快速的收敛方法。
7. 控制协议设计（Control Protocol Design）：研究如何设计有效的控制算法，使得多智能体系统中的个体能够按照预期的动态行为进行相互作用。
通过这些知识点，研究人员可以更好地理解多智能体系统中的协同控制和一致性问题，并且能够设计出在各种实际应用中高效可靠的控制算法。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
