【《多智能体系统与一致性算法概述》3400字】

多智能体系统与一致性算法概述目录TOC\o"1-3"\h\u249多智能体系统与一致性算法概述 )图2-15节点多智能体系统拓扑图Figure2-1Topologydiagramof5-nodemulti-agentsystem现需仿真验证该系统的智能体状态量经过式（2-4）所示离散一致性算法可迭代收敛一致。由于实际系统存在状态量变化情况或者系统中某个智能体退出而引起的网络拓扑结构变化情况，现分以下三个场景进行仿真验证一致性算法的正确性。场景一：拓扑结构稳定，状态变量稳定。根据式（2-4）一致性算法模型，利用Matlab进行数值仿真。设迭代步长时间s,迭代总时长为3s，节点的初始状态向量为，得出经离散一致性算法迭代的各智能体的状态轨迹如图2-2所示。由图2-2可知，在离散一致性算法作用下，图2-1所示的多智能体系统的各智能体状态量最终渐近收敛于相同值3.14，又计算得所有智能体初始状态量的平均值为，因此验证了离散一致性算法和式（2-7）的正确性。图2-2场景一下的多智能体系统状态轨迹图Figure2-2Thestatetrajectorydiagramofthemulti-agentsystemunderthescene场景二：拓扑结构不变，状态量时变。对于状态量时变的情况下，由于采用离散一致性算法，因此需对各智能体状态量采样。现假设算法迭代步长s,采样周期为T=4s,采样次数为3次，采样数据见表1-1。经数值仿真，系统智能体状态变化结果如图2-3所示。表1-1智能体状态量采样Table1-1Samplingofagentstatequantity节点采样数据1采样数据2采样数据312142735336244235217平均值3.61.64.2由图2-3可知，系统智能体初始状态量在时变的情况下，利用离散一致性算法可保证在每个控制周期（采样周期）内，系统各智能体状态量仍收敛于一致，表明了离散一致性算法的有效性。图2-3场景二下的多智能体系统状态轨迹图Figure2-3Statetrajectorydiagramofthemulti-agentsystemunderscenario2场景三：系统拓扑结构变化。假设系统初始状态量为，在t=3s时，智能体5退出运行，系统网络拓扑结构更新为如图2-4所示，可计算出变化前系统初始状态量平均值为3.14，变化后平均值为1.625。由于相邻智能体间的互相通信，系统网路拓扑结构变化时，控制器会自动更新权重矩阵，其仿真结果如图2-5所示。图2-4系统网络拓扑结构更新图Figure2-4Systemnetworktopologyupdatediagram图2-3场景三下的多智能体系统状态轨迹图Figure2-3Statetrajectorydiagramofthemulti-agentsystemunderscenario3由图2-3可知，在系统网络拓扑结构变化前，系统智能体经过迭代收敛于5个智能体初始状态量的均值3.14，变化后仍可收敛于在运行智能体的初始状态量的均值1.625。对于