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目录TOC\o"1-3"\h\u1270 (3-44)算出采样周期，这里取。（1）一致性图1.6反映了每个智能体在周期性事件触发控制器下的的状态轨迹，显然最终所有智能体状态趋于一致，满足稳定要求。（2）控制器输入图1.7反应了每个智能体的控制输入轨迹，可以看出，每个智能体在两次事件触发间隔，控制输入保持不变，只在事件触发时刻根据其邻居智能体的状态信息更新控制输入。（3）误差与触发时刻图1.8反应了每个智能体的状态测量误差，可以看出，每个智能体的测量误差在事件触发时刻被重置为0，而每个智能体的事件触发时刻如图1.9所示，可以看出每个智能体的事件触发时刻间隔是等距离的，并且都是0.06的整数倍，从而有效避免发生Zeno行为。基于事件的触发方式连续通信相比，可以减少通信损耗，从而节省更多的通信资源。（4）智能体事件触发次数表1.2给出周期性事件触发控制方法下的各智能体数据采样次数。表中数据表明，相比于1.2节中中的事件触发控制算法，周期性事件触发控制策略下智能体间的通信次数比1.2节中分别节约29.46%，12.5%，29.31%，11.1%，31.72%，16.17%的更新次数，由此可以看出，相比于算法1，本节给出的多智能体系统周期性事件触发一致性控制算法不仅在Zeno现象的证明上更加简单，在降低系统资源消耗上更加具有优势。表1.2周期性事件触发控制算法各智能体触发次数智能体123456算法1触发次数1296475638668周期事件触发次数915658565757图1.6周期性事件触发控制智能体的状态轨迹图1.7周期性事件触发控制下智能体控制输入图1.8周期性事
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