[发明专利]基于梯度反馈的可扩展分布式多智能体一致性控制方法

权利要求书

1.基于梯度反馈的可扩展分布式多智能体一致性控制方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1)确定多智能体系统集合，建立多智能体系统的通信网络拓扑图，智能体之间的通讯用拉普拉斯矩阵来描述；

步骤2)确定一阶多智能体系统的动态响应模型；

步骤3)基于多智能体系统的可测状态，给定多智能体一致性控制协议，所述的多智能体一致性控制协议基于梯度信息构建，包含有智能体的增益函数、属性函数和方向函数；

步骤4)确定系统的稳定性条件，通过Lyapunov函数稳定性定理证明；

步骤5)根据期望的控制要求，选取适当的方向函数和属性函数；

步骤6)将设计的分布式多智能体一致性控制协议通过编程写入每一个智能体，并通过建立的通信拓扑图实现智能体间的分布式信息交互，实现满足控制性能要求的多智能体协同一致性；

所述的梯度信息为多智能体系统网络一致性控制的代价函数的梯度信息；

所述的多智能体一致性控制协议表示为：

u_i(t)＝-γ_i(t)s(q_i(t))φ(|q_i(t)|)

其中x_i(t)表示第i个智能体的状态，γ_i(t)表示第i个智能体的增益函数，φ(·)表示第i个智能体的属性函数，s(·)表示第i个智能体的方向函数，q_i(t)表示第i个智能体在t时刻的可测量协同状态。

2.根据权利要求1所述的基于梯度反馈的可扩展分布式多智能体一致性控制方法，其特征在于：所述的方向函数为符号函数、双曲正切函数、线性饱和函数或边界层函数。

3.根据权利要求1所述的基于梯度反馈的可扩展分布式多智能体一致性控制方法，其特征在于：所述的Lyapunov函数稳定性定理是指李雅普诺夫第二方法，即李雅普诺夫直接法。