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多智能体系统一致性综述
一 引言
20 80
多智能体系统在 世纪 年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究
对象。研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体系统之间进
行分布式合作协调控制,最终完成复杂任务。多智能体系统由于其强健、可靠、
高效、可扩展等特性,在科学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、
交通控制、社会仿真、虚拟现实、计算机游戏、军事等方面广泛应用。多智能体
的分布式协调合作能力是多智能体系统的基础,是发挥多智能体系统优势的关
键,也是整个系统智能性的体现。
在多智能体分布式协调合作控制问题中,一致性问题作为智能体之间合作协
调控制的基础,具有重要的现实意义和理论价值。所谓一致性是指随着时间的演
化,一个多智能体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。一致性协议是智能
体之间相互作用、传递信息的规则,它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信
息交互过程。当一组智能体要合作共同去完成一项任务,合作控制策略的有效性
表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境,必须对任
务达成一致意见,这就要求智能体系统随着环境的变化能够达到一致。因此,智
能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。
近年来,一致性问题的研究发展迅速,包括生物科学、物理科学、系统与控
制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析,研
究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。
目前,许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究,比
如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。下面,
主要对现有文献中多智能体一致性协议进行了总结,并对相关应用进行简单的介
绍。
1.1 图论基础
多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递
方式相互作用形成的系统;如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点,任意
两个节点传递的智能体之间用有向边来连接的话,智能体的拓扑结构就可以用相
应的有向图来表示。
G (V,E,A) V {v ,v ,,v } n
用 来表示一个有向加权图,其中 1 2 n 代表图的 个顶
点;EVV 是边集合,如果存在从第 个顶点到第 个顶点的信息流,则有i j
e (v ,v )E A e Ea 0 v
; 是非负加权邻接矩阵 ;节点 的邻居集定义为
ij i j ij ij i
N {v |(v ,v )E} e E e E G
。如果对所有的 意识着 ,则称 是无向图。
i j i j ij ji
2 v v 1
个不同的节点 和 之间有有向路径是指存在 个有序节点序列
i j
(v ,v ),(v ,v ),,(v ,v ) ;如果图 中任意两个不同的结点间都存在1条有向路
G
1 k1 k1 k2 kl j
G G G G
径,则称 是强连通图;如果 是无向的,则称 是连通图。图 有有向生成
G 1
树指的是图 存在 个包含所有定点的子图,除了唯一的根节点以外,其余节点
有且仅有1个父节点。
二.主要研究内容
2.1多智能体系统一致性问题描述
令x Rq 表示图中第 个顶点
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