基于T-S模糊模型非线性多智能体一致性问题研究

多智能体是人工智能的重要分支，在民生和航天领域有着广泛的应用。目前多智能体一致性问题的研究结果大多数针对线性模型，针对非线性模型的研究尚不完善。自然界中所有的物理系统都是非线性的，实际上的多智能体系统呈现耦合的动态非线性特性。研究非线性多智能体一致性问题是一项更具有现实意义的工作。.本项目提出用T-S模糊系统方法研究非线性多智能体一致性问题。首先用T-S模糊模型分别描述一阶或二阶智能体的动态非线性特性，给出智能体的T-S模糊模型。设计模糊网络一致性算法，考虑各种影响系统特性的约束问题，如通讯约束、不确定性、噪声干扰等，将闭环系统整合为网络拓扑约束下的T-S模糊系统形式。在此基础上，分析一阶、二阶智能体达到一致的条件，考虑系统对鲁棒性、抗扰动性等的要求，得到多性能优化的网络一致性算法。结合哈尔滨工业大学的实际工程项目，将所取得的部分理论成果应用到某小卫星编队飞行中。

本项目中用T-S模糊系统方法研究非线性多智能体一致性问题。首先用T-S模糊模型描述智能体的动态非线性特性，给出智能体的T-S模糊模型。设计模糊网络一致性算法，考虑各种影响系统特性的约束问题，如通讯约束、不确定性、噪声干扰等，分析智能体达到一致的条件，考虑系统对鲁棒性、抗扰动性等的要求，得到多性能优化的网络一致性算法。最后将所取得的部分理论成果应用到某小卫星编队飞行中。