有限时间的离散多智能体系统最优模型预测控制-控制工程

一、本刊要求作者有严谨的学风和朴实的文风，提倡互相尊重和自由讨论。凡采用他人学说，必须加注说明。二、不要超过10000字为宜，精粹的短篇，尤为欢迎。三、请作者将稿件（用WORD格式）发送到下面给出的征文信箱中。四、凡来稿请作者自留底稿，恕不退稿。五、为规范排版，请作者在上传修改稿时严格按以下要求： 1．论文要求有题名、摘要、关键词、作者姓名、作者工作单位（名称，省市邮编）等内容一份。 2．基金项目和作者简介按下列格式：基金项目：项目名称（编号）作者简介：姓名（出生年－），性别，民族（汉族可省略），籍贯，职称，学位，研究方向。 3．文章一般有引言部分和正文部分，正文部分用阿拉伯数字分级编号法，一般用两级。插图下方应注明图序和图名。表格应采用三线表，表格上方应注明表序和表名。 4．参考文献列出的一般应限于作者直接阅读过的、最主要的、发表在正式出版物上的文献。其他相关注释可用脚注在当页标注。参考文献的著录应执行国家标准GB7714-87的规定，采用顺序编码制。

有限时间的离散多智能体系统最优模型预测控制

作者:

关键词:

摘要：

研究背景与问题

随着现代控制理论的不断发展，离散多智能体系统在多个领域得到了广泛应用。然而，在实现最优一致性控制的过程中，离散多智能体系统普遍面临收敛迟滞的问题，这直接影响到系统的控制效果和性能。为解决这一问题，研究人员尝试了多种控制方法，但大多只能保证系统在较长时间内达到一致状态，而无法实现快速收敛。因此，如何设计一种有效的方法，使得离散多智能体系统在有限时间内快速收敛至最优状态，成为亟待解决的关键问题。

研究方法

针对离散多智能体系统的最优一致性控制问题，本文提出了一种基于分布式有限时间模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的算法。该算法首先根据无向连通图，设计了一致性优化目标函数，通过推导获得了最优控制序列的显式解。在此基础上，引入有限时间约束，使得系统在有限时间内完成收敛。同时，考虑到实际应用中的复杂性和动态变化，算法还采用自适应调整策略，以应对动态环境下的控制需求。具体来说，该算法包括以下步骤：首先，建立离散多智能体系统的数学模型，分析系统状态空间的特点；其次，根据无向连通图，设计一致性优化目标函数，并引入有限时间约束；然后，通过优化理论推导出最优控制序列的显式解；最后，将最优控制序列应用于实际系统中，实现离散多智能体系统的最优一致性控制。

核心结果

本文提出的分布式有限时间MPC算法，在理论分析和仿真实验中均取得了良好的效果。主要核心结果如下： 1. 算法能够实现离散多智能体系统在有限时间内快速收敛至最优状态； 2. 算法具有良好的鲁棒性和适应性，能够在复杂动态环境下保持稳定运行； 3. 算法具有较低的计算复杂度，能够满足实际应用的需求。

结论与意义

本文提出了一种基于分布式有限时间MPC算法的离散多智能体系统最优一致性控制方法。该方法在理论分析和仿真实验中均表现出优异的性能，为解决离散多智能体系统在最优一致性控制中面临的收敛迟滞问题提供了新的思路。此外，该算法在实际应用中具有较强的实用价值，有望为离散多智能体系统的控制领域带来积极的推动作用。本文的研究成果不仅为离散多智能体系统控制领域的研究提供了新的理论基础，也为实际应用提供了有效的技术支持。

文章来源：《控制工程》网址: http://www.kongzhigongcheng.cn/qikandaodu/2026/1027/329.html