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    摘要分布式一致性追踪的过程中，当一组智能体中存在一个仅是其他某一个智能体的邻居的智能体时，则该智能体可以被看出是动态虚拟领导人，其他智能体就可以被看作跟随者。由于饱和条件的限制，在有界局部的条件下，所有的跟随者都只有局部的相互作用，并且只需要对虚拟领导者和跟随者的状态进行部分测量，即无需速度测量。本文着眼于一阶运动学的情况，通过对于在不同模型以及不同参数的情况进行仿真，研究固定和交换网络拓扑结构中双方有限时间内的一致性跟踪以及群跟踪算法。 21468
     毕业论文关键词  一致性追踪 一阶运动学 局部 有限时间 分布式控制
    Title    Coordinated Control of Multi-Agent Systems  With Input Saturation                           
     Abstract
    In the process of a distributed coordinated tracking and control, if a
    dynamic virtual leader is just a neighbor of only a subset of a group, then
    the others can be seen as fol-lowers. Because of the input saturation of
    multi-agent systems, followers have only lo-cal interaction and are
    semi-global control, and only partial measurements of the states of the
    virtual leader and the followers are available, without velocity
    measurements. In the case of first-order kinematics, we focus on both
    consensus tracking and swarm tracking algorithms. By simulating different
    models, we propose a distributed consensus tracking and swarm track-ing
    algorithm under both fixed and switching network topologies and the
    distributed consensus tracking can be achieved in finite time. 
    Keywords   consensus tracking  first-order kinematics  semi-global finite time  distributed control 
    目次
     
    1 绪论  1
    2 问题描述  3
    2.1 问题背景 3
    2.2 具体问题描述 3
    3 一阶运动学的分布式协同追踪 4
    3.1 在固定和交换网络拓扑中的分布式一致性跟踪 4
    3.2 在交换网络拓扑中的分布式一致性群跟踪 7
    4 建模仿真 9
    4.1 模型1  9
    4.2 模型2 11
    4.3 思考小结  20
    5 拓展思考――分布式一致性跟踪的优先性的考虑  20
    结论  22
    致谢  23
    参考文献  25
    附录 A  28
    附录 B  31
     1 绪论
    多年来，随着基础科学的发展变得越来越困难，新的发现也变得越来越难，小的改进
    成为了主要的目标 [1]
    。经过各领域科学家的深入理解和日益思考，把握一个巨大复杂体
    系的结构时需要将其模型分成多个小的模型[2]
    ，因此催生了多智能体系统的产生。
    当前，计算机科学的发展越来越迅速，其中一个显著的特征就是计算的范型从原本
    的以算法为中心转移到了以交互为中心。多智能体技术就是该潮流下的一大产物。智
    能体(Agent) 通常是指具有一定自主理性行为的实体，相应的多智能体系统（multi-agent
    system, MAS）就是有这样一组彼此间存在着协调、协作或竞争关系的智能体组成的系统。
    在科技层面上，智能体虽然往往被当作是一种技术来运用，但它更重要的意义是作为一
    种方法论 [9]
    能够为大规模、分布式和具有适应性的复杂系统的实现提供一种全新的途径。
    MAS 系统具有强大的可扩展性，而且能够实现互联和互操作，这样可以最大限度地对用
    户资源进行保护。目前MAS系统是人工智能领域非常活跃的研究方向，并且几乎涉及科
    学、社会和经济的所有领域[10, 13]
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