分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究

摘要：

为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略.设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致.

关键词：多智能体系统、领导-跟随者一致、启发式动态规划、神经网络

所属期刊栏目：34

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：重庆市教委科学技术研究项目;重庆市教委科学技术研究项目;教育部人文社会科学研究项目

在线出版日期：2022-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：365-372