拓扑连通性保持与目标任务共同引导的多智能体跨层协同控制

拓扑连通性对于多智能体系统通过分布式运动协同控制完成既定的目标任务具有重要的意义。但由于拓扑连通性是网络的全局结构属性，这就给仅能利用局部信息进行拓扑连通性保持条件下的多智能体运动协同控制带来极大的挑战。为此，本研究面向具体的目标任务，首先通过分布式构建骨干网络设计出系统的层次模型，进而采用分布式协同拍卖算法设计出系统在由当前实际拓扑向层次模型期望拓扑动态演化过程中的连通性保持切换控制协议，最终构建起系统的层次模型。进而以层次模型为基础，以目标任务为指向，在骨干网络层内部采用分布式导航势函数实现有界控制输入下的连通性保持和拓扑结构镇定；同时，结合非光滑控制与领航跟随控制思想设计出分布式蜂群跟踪控制协议，实现了有限时间条件下的骨干网络层与非骨干网络层之间的跨层协调控制。本研究所提出的层次型建模与跨层协调控制两者有机结合的思想，可有效解决多冲突目标下的复杂群体系统的协同控制问题。

在网络化多智能体系统协同控制研究中，针对于某些特定的具体应用，多智能体系统从功能层面上有时可以被视为是一个移动传感器网络、有时也可以被视为执行器网络。为了完成全局目标，每个智能体需要通过自身所配备的通信设备进行相互间的信息交互。因此具有一个灵活、可靠、健壮的通信网络拓扑结构是多智能体系统顺利进行分布式协同控制的重要保障，而通信连通性保持是网络拓扑结构研究中最基本也是最重要的问题。.虽然理论上已经证明，如果在一段时间内通信拓扑图的并集包含生成树，则可以确保系统的一致性算法收敛。然而，一方面注意到上述条件仅为理想的理论假设条件，实际中很难通过设计具体的拓扑切换控制策略加以保证，其应用存在较大的局限性。不仅如此，在某些实际情况下，如系统遭受恶意攻击，网络连通性一旦破坏便不可恢复，造成拓扑图的并不连通，从根本上导致上述假设无法满足。另一方面，注意到很多任务的完成时间（一致性问题，编队控制等）直接依赖于网络拓扑的连通性能。因此出于对信息快速传递与共享的考虑，为加快任务的完成速度、提高拓扑连通在实际中的可操作性，本项目将主要研究网络拓扑的连通性保持问题。.针对以上研究背景，本项目主要进行了以下几个方面的研究：.（1）多智能体群集控制研究.（2）多欧拉-拉格朗日系统的分布式协同控制研究.（3）高阶非线性系统的一致性控制研究.（4）多智能体系统抗毁性拓扑及容错控制研究.（5）空地协调优化与控制研究.（6）多智能体系统编队控制研究.上述研究内容对几类典型的网络化控制系统构造了具有连通性保持的网络拓扑结构，保证了系统能够在干扰、攻击、不确定性等因素存在时系统拓扑连通性不被破坏，提高了系统的可靠性。