多智能體一致性迭代學(xué)習(xí)控制研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、由多個(gè)物理上的實(shí)體或者是多個(gè)抽象點(diǎn)組成的分布式多智能體系統(tǒng),更具有自組織性和自適應(yīng)性,系統(tǒng)中的每個(gè)智能體能根據(jù)自身和環(huán)境的變化作出反應(yīng),并與其它智能體通訊,共同合作去完成一個(gè)任務(wù)。多智能體系統(tǒng)與單個(gè)智能體相比,具有更強(qiáng)的分布性和自主性,能夠通過“最近近鄰規(guī)則”解決更復(fù)雜的問題,因此多智能體系統(tǒng)可以應(yīng)用到很多重要的領(lǐng)域,比如自治水下機(jī)器人協(xié)同作業(yè)、多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)、分布式傳感器陣列等。因此分布式多智能體系統(tǒng)的一致性問題受到越來越多人的關(guān)注

2、。
  本文在多智能體領(lǐng)域,針對具有重復(fù)運(yùn)行性質(zhì)的系統(tǒng),利用迭代學(xué)習(xí)控制算法去實(shí)現(xiàn)多智能體系統(tǒng)有限時(shí)間內(nèi)的完全跟蹤。本文創(chuàng)新點(diǎn)在于針對迭代學(xué)習(xí)控制中的初值問題提出了兩種不同的初始狀態(tài)誤差修正算法,并對提出的這兩種算法給出了理論分析,證明了算法的收斂性,并進(jìn)行了Matlab仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了算法的可靠性。最后,在實(shí)驗(yàn)室的剛性機(jī)械臂協(xié)作實(shí)驗(yàn)平臺上實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)算法,完成了機(jī)械臂的末端點(diǎn)保持隊(duì)形的實(shí)驗(yàn),再一次證明了算法的有效性。具體

3、內(nèi)容如下:
  (1)針對具有重復(fù)運(yùn)動(dòng)性質(zhì)分布式多智能體系統(tǒng),在每個(gè)智能體初始狀態(tài)固定的情況下,提出了一種能進(jìn)行初始狀態(tài)誤差修正的PD型迭代學(xué)習(xí)控制算法,該初態(tài)誤差修正只作用一小段時(shí)間t∈[0,h],最后系統(tǒng)中的每個(gè)智能體在有限時(shí)間t∈[h,T]上完全跟蹤上參考軌跡。通過理論分析給出了算法的收斂條件,仿真實(shí)驗(yàn)也證明了算法的有效性。
  (2)針對具有重復(fù)運(yùn)動(dòng)性質(zhì)分布式多智能體系統(tǒng),在期望初始狀態(tài)未知的情況下,提出了一種同時(shí)對

4、各智能體的輸入和初始狀態(tài)誤差進(jìn)行迭代修正的分布式學(xué)習(xí)控制算法。收斂性分析表明,該算法使得每個(gè)多智能體初始狀態(tài)逐漸收斂于參考軌跡對應(yīng)的期望初始狀態(tài),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)中每個(gè)智能體對期望軌跡在有限時(shí)間內(nèi)的完全跟蹤。放寬了之前多智能體文獻(xiàn)中每次迭代對初態(tài)嚴(yán)格一致的要求。理論分析證明了算法的收斂性,仿真實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了算法的有效性。
  (3)針對實(shí)驗(yàn)室的三個(gè)剛性機(jī)械臂協(xié)作實(shí)驗(yàn)平臺,通過分析選取每個(gè)機(jī)械臂兩個(gè)合適的自由度,建立了運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。并在該運(yùn)動(dòng)學(xué)

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