异维二阶非线性多智能体系统的最优控制器设计

摘要

提出一种适用于一类异构异维二阶非线性多智能体系统（Multi-Agent Systems,MASs）的最优编队控制方法。首先，针对每个智能体维度不同的问题，根据各子系统的结构特点提出定义异构异维二阶多智能体系统相似性概念，通过各子系统内部结构相似性推导出跟随者与领导者之间存在的相似参数。然后基于这些相似参数，通过预先定义的映射变换，可将跟随者的状态转换到与领导者维度一致的空间，进而实现异构异维多智能体的最优控制器设计。针对最优控制中的非线性指标函数的问题，具体方法为采用齐次函数的性质并结合Taylor展式，利用加载的非零参数的模糊逻辑系统（Fuzzy Logic System,FLS）进行对其逼近，使得模糊逻辑系统的逼近精度可通过设计的自适应律进行在线调整，提升逼近精度并能减少控制器中自适应律的数量。最后，仿真结果表明，在所设计的最优自适应控制方案作用下，异构异维二阶非线性多智能体可以实现期望的编队控制。在所设计的最优自适应控制方案作用下，异构异维二阶非线性多智能体不仅能实现位置与速度的协同跟踪，还能稳定维持期望的时变编队队形，验证了该控制方案的有效性与可行性。

关键词

最优控制 / 李雅普诺夫函数 / 异构异维 / 模糊自适应控制 / 多智能体系统

基金资助

陕西省自然科学基金项目（2022JM-389,2019JQ-341）; 陕西省留学人员科研活动择优项目（35）