自适应模糊迭代学习控制多智能体系统课件

2019年10月31谢谢你的阅读12019年10月31谢谢你的阅读1内容提纲●

研究背景●研究目标和内容●主要创新●科学价值及经济社会效应谢谢你的阅读2019年10月312内容提纲●研究背景谢谢你的阅读2019年10月312内容提纲●

研究背景●研究目标和内容●主要创新●科学价值及经济社会效应谢谢你的阅读2019年10月313内容提纲●研究背景谢谢你的阅读2019年10月313研究背景（一）

自上世纪80年代以来,受生物学、人类社会学研究的启发,多智能体协调控制成为众多领域的研究热点.类似于鱼群捕食、鸟群迁徙等生物行为与人类社会中的群体性优势,多智能体之间的协调与合作将大大提高个体行为的智能化程度,更好地完成很多单个个体无法完成的工作,并具有高效率,高容错性和内在的并行性等优点.时至今日,多智能体协调控制技术已在无线传感器网络、多机械臂协同装配、无人机编队、卫星编队、集群航天器深空探测等领域得到广泛应用.所以多智能体系统一致性的研究具有重要的科学意义和应用价值。谢谢你的阅读2019年10月314研究背景（一）自上世纪80年代以来,受生物学、大雁南飞(Consensus)谢谢你的阅读2019年10月315大雁南飞(Consensus)谢谢你的阅读2019年10月3深海鱼群(Flocking)谢谢你的阅读2019年10月316深海鱼群(Flocking)谢谢你的阅读2019年10月312014年1月1日辽宁舰完成南海训练返航完成首次编队航行航母编队(Formation)谢谢你的阅读2019年10月3172014年1月1日辽宁舰完成南海训练返航完成首次编队航行航母多个机械臂合作喷漆和安装(Cooperation)谢谢你的阅读2019年10月318多个机械臂合作(Cooperation)谢谢你的阅读2019研究背景（二）通过对已有工作的总结和本项目研究内容的比较，我们看到：（1）以往关于多智能体系统的一致性研究大多仅限于在一维空间中进行，而现有利用迭代学习研究智能体一致性主要是线性系统。

（2）对含有未知非线性的智能体的研究甚少。谢谢你的阅读2019年10月319研究背景（二）通过对已有工作的总结和本项目研究内容的内容提纲●

研究背景●研究的目标和内容●主要创新●科学价值及经济社会效应谢谢你的阅读2019年10月3110内容提纲●研究背景谢谢你的阅读2019年10月311研究的目标

本学术论文主要研究了在二维系统的框架下多智能体系统有限时间区间上的精确一致性问题。对于一般的非线使得多智能体能够在有限时间区间上达到精确一致。通过本论文的研究，不仅能将自适应迭代学习的方法应用到分布式多智能体系统中，还能够通过自适应迭代学习控制与多智能体系统两类理论问题的合理交叉研究，为机器人和卫星编队等应用领域的问题提供有效的可实际应用的迭代学习控制理论与技术，具有重要的科学意义和应用价值。谢谢你的阅读2019年10月3111研究的目标本学术论文主要研究了在二维系统的框架下多智

研究内容

本创新成果的研究重点是设计具有初态学习的分布式自适应协议使得从节点在有限时间上都能完全的跟踪上头结点。具体如下：1)分别提出具有头结点的多智能体系统在有限时间上的一致性问题和理论，构造新型的分布式复合能量函数。

2)利用神经网络或模糊逻辑系统来逼近未知非线性多智能体系统。采用微分-差分的分布式参数自适应律来调节未知参数。3）设计了分布式的初态学习，避免了初始重置和连接初始条件。4）系统仿真，说明理论结果的有效性。谢谢你的阅读2019年10月3112研究内容本创新成果的研究重点是设计具有初态学习的分内容提纲●

研究背景●研究目标和内容●主要创新●科学价值及经济社会效应谢谢你的阅读2019年10月3113内容提纲●研究背景谢谢你的阅读2019年10月311主要创新本学术研究的创新之处可以总结为：

1)对非线性不确定性以及外界扰动的具有头结点的多智能体系统设计分布式的自适应迭代学习策略；

2)

设计分布式初始状态学习；避开初始重置和连接初始条件这样常用的迭代初始条件，并结合智能体本身的特点，重新设计出了一种新的分布式初始状态学习，有效的解决了分布式系统迭代学习初值的鲁棒性。

3)构造出新型的复合能量函数，进一步扩展现有智能体一致性稳定性理论。这是自适应迭代学习由集中式系统到分布式系统的成功扩展。谢谢你的阅读2019年10月3114主要创新本学术研究的创新之处可以总结为：1)对非线内容提纲●

研究背景●研究目标和内容●主要创新●科学价值及经济社会效应谢谢你的阅读2019年10月3115内容提纲●研究背景谢谢你的阅读2019年10月311科学价值及经济社会效应该学术研究获得了西安电子科技大学2013优秀博士学位论文资助基金。本学术论文现已发表在JCR二区杂志Fuzzysetsandsystems上JunminLi,JinshaLi,Adaptivefuzzyiterativelearningcontrolwithinitial-statelearningforcoordinationcontrolofleader-followingmulti-agentsystems,Fuzzysetsandsystems,Availableonline,/10.1016/j.fss.2013.10.010.(SCI检索JCR2区,影响因子：1.749)谢谢你的阅读2019年10月3116科学价值及经济社会效应该学术研究获得了西安电子科技大学201相关课题发表和接收的学术论文还有4篇，其中SCI三区两篇，四区一篇。分别介绍如下：1.

LiJinshaandLiJunmin,AdaptiveIterativeLearningControlforConsensusofMulti-AgentSystems,IETControlTheoryAppl.,2013,Vol.7,Iss.1,pp.136–142.WOS:000318229100014(SCI检索JCR3区，影响因子：1.717，他引次数：1次)2.

LiJinshaandLiJunmin,AdaptiveIterativeLearningControlforCoordinationofSecond-OrderMulti-AgentSystems,InternationalJournalofRobustandNonlinearControl,2013，PublishedonlineinWileyOnlineLibrary().DOI:10.1002/rnc.3055.(SCI检索JCR3区,影响因子：1.9，他引次数：1次)3.LiJinshaandLiJunmin,Distributedadaptivefuzzyiterativelearningcontrolofcoordinationproblemsforhigherordermulti-agentsystems,Int.J.SystemsScience,Accepted,May,22,2013.(SCI检索JCR4区,影响因子：1.305)4.JinshaLiandJunminLi,“ConsensusSeekinginMulti-AgentSystemsbythe

IterativeLearningControl”,Controltheory&applications,2012,8(29),1073-1077(EI检索，他引次数：1次).谢谢你的阅读2019年10月3117相关课题发表和接收的学术论文还有4篇，其中SCI三区两篇，四

通过本论文的研究，不仅能将自适应迭代学习的方法应用到分布式多智能体系统中，还能够通过自适应迭代学习控制与多智能体系统两类理论问题的合理交叉研究，为机器人和卫星编队等应用领域的问题提供有效的可实际应用的迭代学习控制理论与技术，具有重要的科学意义和应用价值。下图为所设计的分布式控制协议用