文献类型：期刊文章

作　　者：韩琦[1] 曹瑞[2] 翁腾飞[2] 陈国荣[1] 王慧[3]

HAN Qi;CAO Rui;WENG Tengfei;CHEN Guorong;WANG Hui(School of Intelligent Technology and Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,P.R.China;School of Electrical Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,P.R.China;School of Mathematical Sciences,Chongqing Normal University,Chongqing 401331,P.R.China)

机构地区：[1]重庆科技学院智能技术与工程学院,重庆401331 [2]重庆科技学院电气工程学院,重庆401331 [3]重庆师范大学数学科学学院,重庆401331

出　　处：《重庆邮电大学学报（自然科学版）》

基　　金：重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJZD-K201901504,KJQN201901537);教育部人文社会科学研究(19YJCZH047)。

年　　份：2022

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：365-372

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。

关 键 词：多智能体系统 领导-跟随者一致  启发式动态规划 神经网络

分 类 号：TP13]