張弘燁,彭世國
(廣東工業(yè)大學 自動化學院,廣東 廣州 510006)
近年來隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展,多智能體協(xié)調(diào)控制問題引起了社會各界越來越多的關(guān)注[1-3],在分布式編隊控制[4]、神經(jīng)系統(tǒng)穩(wěn)定控制[5]、脈沖控制[6]等領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用. 多智能體系統(tǒng)一致性是協(xié)調(diào)控制的重要組成部分. 多智能體一致性指的是系統(tǒng)中所有智能體的信息最終趨于相同. 為實現(xiàn)多智能體的一致性,需要設(shè)計出能使各個智能體相互交換彼此信息從而實現(xiàn)所有智能體信息最終趨于相同的規(guī)則,即一致性協(xié)議.
目前,在多智能體系統(tǒng)一致性問題的研究中,許多學者已經(jīng)取得了豐碩的成果. Vicsek等[7]從統(tǒng)計學角度出發(fā),建立了經(jīng)典離散時間模型. Olfati等[8]則對無向聯(lián)通并且權(quán)值對稱的多智能體系統(tǒng)進行研究,認為只要系統(tǒng)強聯(lián)通,則多智能體系統(tǒng)就能實現(xiàn)一致性. 而Ren等[9]在文獻[8]的基礎(chǔ)上得到了有向拓撲的多智能體系統(tǒng)收斂條件.
然而在實際應(yīng)用中,系統(tǒng)不可避免地遇到各種外界影響,例如網(wǎng)絡(luò)堵塞或者其他因素等,造成通信延遲,從而導(dǎo)致智能體之間的信息傳遞存在一定時延. 針對這種現(xiàn)象,文獻[10-13]對含有時延的多智能體系統(tǒng)一致性進行了廣泛研究. 由于環(huán)境的復(fù)雜性,多智能體系統(tǒng)中智能體之間輸入時延隨機存在更具有普遍性. 本文受文獻[14]的啟發(fā),研究系統(tǒng)中存在隨機時延的情形. 文獻中對含有時延的多智能體系統(tǒng)的分析一般利用線性矩陣不等式給出系統(tǒng)一致性的條件,但線性矩陣不等式法計算量大且復(fù)雜,不便于分析含有隨機時延的多智能體系統(tǒng). 本文將采用文獻[15]提出的模型簡化法對含有隨機時延的的多智能體系統(tǒng)的一致性進行討論.
令G(ν,ε,A)表示具有n個節(jié)點的有向圖,ν={ν1,ν2,···,νn}表示圖G 頂點集,ε?ν×ν表示圖G 邊集,A=[aij]表示圖G 的鄰接矩陣,若存在由節(jié)點νi到νj的有向邊 eij∈ε,則aij>0,否則 aij=0. 令矩陣D=diag{di,i=1,2,···,n},其中為節(jié)點i的出度,則Laplacian矩陣L可定義為L=D-A.
假設(shè)1 Laplacian矩陣的0特征值是一個單一特征值.
對于網(wǎng)絡(luò)連接,這個情形代表了這個網(wǎng)絡(luò)存在一個生成樹從而連接任意兩個子系統(tǒng),對于一致性協(xié)議的設(shè)計,只需考慮0特征值是單一特征值[16].
本文考慮具有n個智能體的一階多智能體系統(tǒng),智能體之間的拓撲圖用圖G 表示,每個智能體可看作圖G 的一個節(jié)點,且滿足以下動態(tài)方程
其中xi表示智能體 i的狀態(tài),ui則表示控制輸入,A,B表示常數(shù)可控矩陣,h>0表示系統(tǒng)輸入時延,同時為了表征系統(tǒng)時延可能存在也可能不存在,引入變量δ(t),當δ(t)=1時表示系統(tǒng)不存在時延,而δ(t)=0表示系統(tǒng)存在時延,其中δ(t)滿足如下分布變換:
引理1 一個含輸入時延的系統(tǒng):
令
則原系統(tǒng)(3)穩(wěn)定性與如下系統(tǒng)(5)相同,
證明
對系統(tǒng)(3),提出以下控制器如果控制器(7)能使得系統(tǒng)(5)達到穩(wěn)定,則原系統(tǒng)(3)也能用相同控制器達到穩(wěn)定[17-18].
引理2[16]如果Laplacian矩陣L只含有一個0特征值,其余特征值均大于0,則存在一個相似變換T,同時T的第一列T(1)=?, ? =[1,···,1]T使得
當Jk∈ Rnk×nk, k =2,3,···,p ,是Jordan塊中的nk重實數(shù)特征值λk> 0的形式,即
I2是R2×2的單位矩陣且
根據(jù)引理1,對多智能體系統(tǒng)(1),使用變換(4)作簡化. 令
則系統(tǒng)(1)可轉(zhuǎn)化為
針對簡化后的系統(tǒng)(10),采用如下控制協(xié)議
其中,K表示控制增益.
定理1 當控制增益K滿足
系統(tǒng)(1)可達到一致性.
證明 令
則系統(tǒng)(10)可寫成
定義 r∈RN為矩陣L的0特征值對應(yīng)的左特征值向量,即rTL=0,同 時 使 之 單 位 化 ,即 rT?=?,? =[1,···,1]T. 從 引 理2可 知 存 在 矩 陣T使 得T-1LT=J.
定義
此時 M=IN-?rT. 由于 rT?=?即 M?=0,因此系統(tǒng)(13)的穩(wěn)定性相當于e=0,因為此時相當于y1=y2= ···=yN,則一致性問題轉(zhuǎn)化成了系統(tǒng)穩(wěn)定性問題.
定義
則
根據(jù)轉(zhuǎn)化式(14)和(17),
因此只需要證明 σi收斂到0,則可以證明一致性可達成基于laplacian矩陣的結(jié)構(gòu),可以發(fā)現(xiàn)
同時,n1=1, Nq=N,且k =2,3,···,q.
當Jk為實數(shù)特征值,即 2≤k≤p ,
當Jk為復(fù)數(shù)特征值,即k>p,可考慮一對動態(tài)狀態(tài)方程,為方便,讓
則當 j=1,2,···,nk/2-1,σi1(j)和σi2(j)的動態(tài)方程為
當 j=nk/2,
對于系統(tǒng)(8)構(gòu)造如下Lyapunov函數(shù)
當i=Nk,V的導(dǎo)數(shù)為
對等式兩邊求解期望,
存在某個K值使得(9)恒成立. 由于 P>0,即需要
所以
對兩邊求期望
存在某個K值使得式(33)恒成立. 由于 P>0,即
所以
因此結(jié)合式(28)、式(30)、式(34)和式(36),只要滿足
多智能體系統(tǒng)(1)可達到一致性.
如圖1所示,假設(shè)多智能體系統(tǒng)拓撲圖包含以下4個節(jié)點,分別記作節(jié)點1、2、3、4,令A(yù)=1,B=3任意選擇初始狀態(tài) x1(0)=-20, x2(0)=-5, x3(0)=15,x4(0)=30, δ=0.8,時延h=0, 03,各智能體連接權(quán)重為1.
圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)拓撲圖Fig.1 Topology of MAS
根據(jù)該拓撲圖可寫出Laplacian矩陣L,
可求得最小非0特征值 λ=0.5858,
代入式(12)可得K >0.5724.
圖2 K=1各智能體之間誤差曲線Fig.2 The status errors of subsystems with K=1
圖3 K=0.562各智能體之間誤差曲線Fig.3 The status errors of subsystems with K=0.562
當K=0.582略大于臨界值,如圖4所示. 可以看出當K值大于臨界值時,各智能體誤差曲線呈收斂趨勢,經(jīng)過一定時間能夠收斂于0,各智能體能夠達到一致性.
本文研究了一階含隨機時延的多智能體一致性問題,并通過模型簡化法,引入一個新變量,將原本含有時延的系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為一個不含時延的系統(tǒng),并提出一個一致性算法,使用Lyapunov函數(shù),找出多智能體系統(tǒng)在這個算法下達到一致的充分必要條件. 最后給出模型仿真,驗證出這個結(jié)論的正確性以及通過模型簡化法對含有隨機時延的多智能體系統(tǒng)分析的可行性.
圖4 K=0.582各智能體之間誤差曲線Fig.4 The status errors of subsystems with K=0.582