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🔥 内容介绍
一、多智能体系统编队控制的重要性与挑战
- 重要性：多智能体系统在众多领域有着广泛应用，如无人机编队执行侦察、救援任务，机器人编队进行工业生产协作，以及车辆编队实现智能交通等。编队控制能使多个智能体按照预定的相对位置关系协同运动，完成复杂任务，提升整体效率和功能。例如，无人机编队可通过特定的队形优化通信和侦察范围，车辆编队能减少空气阻力、提高交通流量。
- 挑战：实际应用中多智能体系统面临诸多挑战。一方面，系统中的智能体可能受到噪声、模型不确定性等因素影响，导致其动态特性难以精确描述。另一方面，通信拓扑结构可能复杂多变，如在无人机编队飞行时，由于环境干扰或任务需求，智能体间的通信链路可能中断或建立新的连接。此外，当存在领导者智能体时，其输入信息可能未知，增加了编队控制的难度。如何在这些复杂情况下实现稳定、精确的编队控制，是研究的关键问题。
二、有向图理论在多智能体系统中的应用
- 通信拓扑建模：有向图是描述多智能体系统通信拓扑结构的有效工具。图中的节点代表智能体，有向边表示智能体间的通信链路，从节点i到节点j的有向边意味着智能体i可以向智能体j传递信息。通过有向图可以清晰地刻画智能体之间的信息交互关系，不同的有向图结构反映了不同的通信拓扑，如链式、环式、星式等拓扑结构对编队控制的性能有不同影响。
- 基于有向图的一致性分析：在多智能体系统中，一致性问题是编队控制的基础。基于有向图的代数图论方法可用于分析智能体状态的一致性。例如，通过研究有向图的拉普拉斯矩阵性质，可以判断智能体系统在何种条件下能够实现状态一致性。拉普拉斯矩阵L的特征值与系统的稳定性和收敛性密切相关，若有向图满足一定的连通性条件，可保证智能体状态最终达到一致，为编队控制提供理论支持。
三、输入未知领导者的影响与处理
- 领导者输入未知的问题：在多智能体编队系统中，领导者智能体通常引导整个编队的运动。然而，在许多实际场景中，领导者的输入（如期望的轨迹、速度等信息）可能无法直接获取。这使得跟随者智能体难以直接根据领导者的精确信息调整自身行为，传统的基于已知领导者输入的编队控制方法不再适用。
- 自适应策略：为解决领导者输入未知的问题，常采用自适应控制策略。通过设计自适应律，使跟随者智能体能够根据自身与邻居智能体的信息交互，实时估计领导者的状态和输入。例如，利用观测器技术，基于邻居智能体传递的信息构建对领导者状态的估计模型，并通过自适应调整估计参数，使估计值尽可能接近领导者的真实状态。这样，跟随者智能体可依据估计的领导者信息，自适应地调整自身控制输入，实现与领导者的协同编队运动。
四、自适应二分时变编队控制原理
- 二分时变编队概念：二分时变编队指多智能体系统的编队结构在不同阶段或不同条件下发生变化，形成两种不同的编队模式。例如，在执行任务初期，智能体采用紧凑的编队模式以提高通信效率；当接近目标区域时，切换为分散的编队模式以扩大搜索范围。这种时变编队能够更好地适应任务需求和环境变化。
- 自适应控制实现：自适应二分时变编队控制结合自适应控制策略和时变编队的特点。一方面，利用自适应律处理领导者输入未知的问题，使智能体能够自适应地调整自身行为。另一方面，设计切换机制来实现两种编队模式的平稳切换。通过监测系统状态、任务进展或环境参数等因素，当满足特定切换条件时，智能体依据预设的控制律调整自身位置和速度，实现从一种编队模式到另一种编队模式的转变。同时，在整个过程中，通过对控制参数的自适应调整，确保编队的稳定性和跟踪性能，使多智能体系统在不同编队模式下都能有效完成任务。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% function table_09
clear
load data_in_mem
Q_HC_DNC = data{4,1};
Q_C_DNC = data{5,1};
Q_CDCP = amma_h_C_DNA = gamma_h_HC_DNA;
uaci_C_DNA = gamma_h_HC_DNA;
npcr_C_DNA = gamma_h_HC_DNA;
gamma_h_CDCP = gamma_h_HC_DNA;
uaci_CDCP = gamma_h_HC_DNA;
npcr_CDCP = gamma_h_HC_DNA;
gamma_h_CHC = gamma_h_HC_DNA;
uaci_CHC = gamma_h_HC_DNA;
npcr_CHC = gamma_h_HC_DNA;
for d = 1:3
Q1 = Q_HC_DNC;
if d == 1
Q1(65:192,65:192) = 0;
end
if d == 2
Q1(1:32,1:256) = 0;
Q1(225:256,1:256) = 0;
end
if d == 3
Q1(1:256,1:32) = 0;
Q1(1:256,225:256) = 0;
end
subplot(5,3,d),imshow(uint8(Q1))
P = inverse_hyper_chaotic_DNA(Q1,data{3,1},'A');
subplot(5,3,d+3),imshow(uint8(P))
gamma_h_HC_DNA(d) = corr_horizontal(P);
uaci_HC_DNA(d) = UACI(P,data{2,1});
npcr_HC_DNA(d) = NPCR(P,data{2,1});
Q1 = Q_C_DNC;
if d == 1
Q1(65:192,65:192) = 0;
end
if d == 2
Q1(1:32,1:256) = 0;
Q1(225:256,1:256) = 0;
end
if d == 3
Q1(1:256,1:32) = 0;
Q1(1:256,225:256) = 0;
end
P = Decryption(Q1);
subplot(5,3,d+6),imshow(uint8(P))
gamma_h_C_DNA(d) = corr_horizontal(P);
uaci_C_DNA(d) = UACI(P,data{2,1});
npcr_C_DNA(d) = NPCR(P,data{2,1});
Q1 = Q_CDCP;
if d == 1
Q1(65:192,65:192) = 0;
end
if d == 2
Q1(1:32,1:256) = 0;
Q1(225:256,1:256) = 0;
end
if d == 3
Q1(1:256,1:32) = 0;
Q1(1:256,225:256) = 0;
end
P = CDCP_decrypt(data{6,1},52,Q1);
subplot(5,3,d+9),imshow(uint8(P))
gamma_h_CDCP(d) = corr_horizontal(P);
uaci_CDCP(d) = UACI(P,data{2,1});
npcr_CDCP(d) = NPCR(P,data{2,1});
Q1 = Q_CHC;
if d == 1
Q1(65:192,65:192) = 0;
end
if d == 2
Q1(1:32,1:256) = 0;
Q1(225:256,1:256) = 0;
end
if d == 3
Q1(1:256,1:32) = 0;
Q1(1:256,225:256) = 0;
end
P = CHC_decrypt(data{8,1},74,double(Q1));
subplot(5,3,d+12),imshow(uint8(P))
gamma_h_CHC(d) = corr_horizontal(P);
uaci_CHC(d) = UACI(P,data{2,1});
npcr_CHC(d) = NPCR(P,data{2,1});
end
🔗 参考文献
[1]李段帅.具有不确定性多智能体系统的自适应控制问题研究[D].湖南工业大学,2023.
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