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    離散時間混合多智能體的擬平均一致性控制

    2012-09-24 13:45:20李波吳淑琴谷明琴
    智能系統(tǒng)學(xué)報 2012年4期
    關(guān)鍵詞:二階步長特征值

    李波,吳淑琴,谷明琴

    (1.鄭州威科姆科技股份有限公司衛(wèi)星定位應(yīng)用工程技術(shù)研究中心,河南 鄭州 450000;2.中南大學(xué) 信息工程學(xué)院,湖南長沙 410083)

    近年來,多智能體的分布式協(xié)調(diào)控制如編隊控制[1-2]、群集問題[3]、分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)[4]、通信網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制[5]等領(lǐng)域受到了極大的關(guān)注.Vicsek等提出了一個簡單的自驅(qū)動的粒子群相變和數(shù)值型復(fù)雜動力學(xué)的模型[6],Jadbabaie等用圖論對Vicsek模型在理論上進(jìn)行了解釋[7];Olfati-Saber[2]和 Murray[8]介紹了網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)一致性問題的理論框架;文獻(xiàn)[9]提出了分析多智能體系統(tǒng)的理論框架;Lin等分析了具有變拓?fù)浜婉詈蠒r間延遲的多智能體網(wǎng)絡(luò)平均一致性問題[10],及二階多智能體網(wǎng)絡(luò)的一致性控制問題[11].與上述方法不同,本文研究了具有混合階多智能體離散動力學(xué)網(wǎng)絡(luò)的擬平均一致性問題,并提出一致性協(xié)議解決該問題.用Lyapunov函數(shù)和代數(shù)圖論分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性,實驗結(jié)果表明,該方法能夠有效解決混合階多智能體離散動力學(xué)網(wǎng)絡(luò)的擬平均一致性問題.

    1 圖論和一致性協(xié)議

    1.1 圖論

    令G=(V,ε,A)為加權(quán)無向圖,其n階頂點集V={v1,v2,…,vn},邊集 ε =V × V,加權(quán)鄰接矩陣A=(aij),aij≥0.節(jié)點的下標(biāo)屬于有限下標(biāo)集I={1,2,…,n},G 的邊集記為 eij=(vi,vj).與邊相關(guān)聯(lián)的n×n階鄰接矩陣A的元素均為非負(fù),如式(1)所示.

    因而,如果圖G=(V,ε,A)是無向圖或平衡圖,那么A就是對稱矩陣.

    集合 Ni={vj∈V∶(vi,vj)∈ε}表示為 vi的鄰集,節(jié)點集V的任一子集J稱為簇.簇J的鄰集定義為

    節(jié)點vi的入度、出度定義為

    對于鄰接元素為0-1的圖,degout(vi)=|Ni|.圖G的度矩陣等于對角陣Δ=[Δij].

    式中:

    圖G的Laplacian矩陣定義為

    由定義知,如果圖G是平衡圖或無向圖,那么Laplacian矩陣的每行元素之和為零.因此,Laplacian矩陣有一個特征值為零,與零特征值所對應(yīng)的右特征向量為

    用Gsw(t)表示變拓?fù)錈o向或有向網(wǎng)絡(luò),其中切換信號為 sw(t)∶[0,+ ∞)→{1,2,…,M},M∈Z+.Lsw表示變拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)的Laplacian矩陣.

    引理1[8]令 G=(V,ε,A)為加權(quán)無向圖或有向圖,其Laplacian矩陣為L.無向圖G節(jié)點的最大出度,記為 dmax(G)=maxidegout(vi).那么,L(G)的所有特征值都位于所定義的圓盤內(nèi)部:

    1.2 一致性問題

    定義1 令 χ∶Rn→R是n變量的函數(shù) ξ1,ξ2,…,ξn,ξ(0)記為系統(tǒng)的初始狀態(tài).動力學(xué)網(wǎng)絡(luò)中的χ-一致性問題是輸入ui計算x(ξ(0))的分布式方式,且僅依賴于節(jié)點vi自己和它鄰近的狀態(tài).稱狀態(tài)反饋

    假設(shè)多智能體系統(tǒng)是混合一、二階的異質(zhì)多智能體系統(tǒng).智能體的總個數(shù)為n,其中一階和二階智能體個數(shù)分別為n1、n2,每個二階智能體的動力學(xué)方程可以表示為差分方程形式:

    式中:ξi(k)=[xi(k)vi(k)]T是二階智能體的狀態(tài),ui(k)是控制輸入.矩陣A、B分別為:

    每個一階智能體的動力學(xué)方程可以表示為差分方程形式:

    式中:ξi(k)=xi(k).

    定義2 離散時間的擬平均一致性問題:假設(shè)G=(V,ε,A)是強(qiáng)連通有向網(wǎng)絡(luò)或連通無向網(wǎng)絡(luò).如果存在一個漸近的穩(wěn)定平衡點ξ*,滿足:

    提出下面的一致性協(xié)議解決混合階異質(zhì)積分智能體網(wǎng)絡(luò)中的一致性問題.

    1.3 一致性協(xié)議

    定義3 對于定拓?fù)浜妥兺負(fù)渚W(wǎng)絡(luò),可以用一致性協(xié)議來解決擬平均一致性問題:

    式中:aij是圖的鄰接矩陣的元素,步長ζ>0.

    那么式(2)、(3)可以寫為統(tǒng)一的形式:

    圖1是具有4個異質(zhì)積分智能體的無向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(其中節(jié)點1、3是二階智能體,而節(jié)點2、4是一階智能體).那么對應(yīng)于圖1的矩陣ˉM、?L、ˉL、ˉP可以寫為:

    圖1 混合階智能體的無向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.1 The topology of network with mixed order integrator agents

    相應(yīng)的系統(tǒng)動力學(xué)方程也變?yōu)?/p>

    對于離散時間的變拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),系統(tǒng)的動力學(xué)方程可以重新寫為

    式中:ˉPsw表示隨著切換信號變化而變化的ˉP矩陣.

    2 網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)的穩(wěn)定性分析

    定理1 如果0<ζ<1/(Δmax(G)),則由一階和二階多智能體組成的多智能體系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)是無向連通的或有向平衡連通的,那么ˉP的特征值只有一個為1,而其他特征值的模均小于1.且

    證明:

    從以上推導(dǎo)可以得到下面的矩陣方程:

    如果要得到|λi|≤1,只需要

    從而可知,1是Pˉ的特征值.

    由1)的證明可知,若0<ζ<1/(Δmax(G)),則Pˉ的特征值除一個為1以外,其余特征值的模均小于1.因此,因為JφS=SPˉ,可知S的第一列是,因為S-1Jf=S-1,可知S-1的第一行是.由于 SS-1=I,且滿足.從而可以得到證畢.

    證明

    定理3 令Gsw=(V,ε,A)為變拓?fù)溥B通加權(quán)無向圖或強(qiáng)連通平衡有向圖,當(dāng)0<ζ<1/dmax(Gsw)(其中dmax(Gsw)表示變拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的最大度),利用協(xié)議(5)可以實現(xiàn)擬平均一致.

    證明

    由于0<ζ<1/dmax(Gsw),則由定理1可知,系統(tǒng)在k時刻的矩陣除了有一個特征值為1外,其余特征值的模嚴(yán)格小于1.

    也成立,因此協(xié)議(5)可是實現(xiàn)擬平均一致.證畢.

    定義位置的不一致函數(shù):

    3 仿真結(jié)果

    圖2顯示了由6個節(jié)點組成的4種不同的無向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),其中節(jié)點1、5為二階智能體,節(jié)點2、3、4、6為一階智能體,且都具有0~1的權(quán)值.這4種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu){Ga,Gb,Gc,Gd}都是連通的.圖 3 為一個有限狀態(tài)自動機(jī),狀態(tài)集為{Ga,Gb,Gc,Gd}.混雜系統(tǒng)從狀態(tài)Ga開始,每經(jīng)過一個時間間隔,按照圖3所示的狀態(tài)自動機(jī)變化到下一個狀態(tài).

    圖2 4種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.2 4 kinds of topology configurations

    圖3 4個狀態(tài)的有限狀態(tài)自動機(jī)Fig.3 A finite automaton with four states

    圖4~5顯示了變拓?fù)潆x散時間異質(zhì)多智能體網(wǎng)絡(luò)一致性控制的仿真結(jié)果.

    圖4 步長為0.33時變拓?fù)錈o向網(wǎng)絡(luò)下的仿真結(jié)果Fig.4 Simulation results in switching topology networkwith step 0.33

    圖5 步長為0.34時變拓?fù)錈o向網(wǎng)絡(luò)下的仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results in switching topology network with step 0.34

    仿真研究中,狀態(tài)的初值為[3(2,-2)-1(-2,2) - 2 4]T,k=1,一致位置狀態(tài)分量為0.667,一致速度分量為零.步長分別取不同的值0.33和0.34.從圖 5 中可以看出當(dāng)步長大于 0.33時,系統(tǒng)開始趨于發(fā)散.仿真結(jié)果證明了穩(wěn)定性分析的正確性.

    4 結(jié)束語

    本文提出了離散時間多智能體系統(tǒng)上的擬平均一致性問題和協(xié)議,分析了一致性協(xié)議適用的條件,即如果多智能體系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是連通的且是平衡的,并且步長ζ不大于1/dmax(G),那么運用提出的一致性協(xié)議,可以使系統(tǒng)達(dá)到擬平均一致.并在Matlab中仿真了變拓?fù)錈o向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的多智能體系統(tǒng),步長 ζ分別取0.33、0.34,以及相應(yīng)的位置不一致函數(shù)V=‖δx(k)‖2的曲線.仿真結(jié)果證明了理論分析的有效性.

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