基于平均一致协议的分布式自适应多智能体聚集控制

作者：谢光强; 钟必为; 李杨^*

来源：计算机科学, 2023, 1-11.

• 平均一致
• 连通性保持
• 多智能体聚集
• 约束集

分布式聚集控制问题是多智能体协同控制中的一个重要问题。由于智能体的可移动性和感知能力的有限性，导致传统的分布式聚集算法难以保证连通性，从而聚集成多个簇群。此外，去中心化的大规模聚集控制给获取全局聚集点带来了巨大的挑战。针对连通性保护问题，基于平均一致协议与约束集，提出了一个带有连通性约束的多智能体聚集协议（Multi-Agent Rendezvous Protocol with Connectivity constraints， MARP-CC）。其次，针对聚集点无法预测问题，提出了位置合成（Location Synthesis Strategy， LSS）和位置重定向(Location Redirection Strategy， LRS)两种控制策略。智能体根据当前连通情况，自适应选择最优的控制策略进行迭代。最后，结合这两种控制策略，提出了带连通性约束的分布式自适应多智能体聚集算法（Distributed Adaptive Multi-Agent Rendezvous algorithm with Connectivity Constraints， DAMAR-CC）。给出了算法的收敛性和连通性分析，并通过大量的仿真说明了DAMAR-CC可以引导智能体稳定的聚集在初始拓扑的几何中心。

• 单位
  广东工业大学