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1.1.2 有限时间一致性
一致性的算法设计由于其在同步和分布式决策行为的应用中拥有巨大的潜力而在最近几年内得到了明显的关注。一致性的目的是设计分布式控制的协议从而推动所知多智能体达到一个共同的状态。智能体的状态变量可以代表一些物理量，比如说姿态，位置，温度，电压，压力，甚至可能对应的是一些诸如通过传感器网络的实测信号。一些分布式协同任务的应用有：植绒问题；实现智能体的速度匹配以及与邻接的智能体做姿态取向；多智能体的编队控制；为解决传感器的数据融合问题而作的分布式过滤器；在智能体状态信息跟踪时变输入的一致性动态中；在蜂拥问题和智能体的聚集问题中等等。
在一致性问题的研究中，收敛速率是评估所给一致性准则的一项重要指标，大多数现有的算法准则，包括出现在上述应用中的算法，并不能实现在有限时间内达到一致性，也就是说，一致性只可以实现渐进收敛。然而如果可以在工程应用中达到有限时间一致性无疑是更具吸引力的并且这也将是一个更为理想的属性。
有限时间一致性相比渐近收敛拥有一个更快的收敛速率，此外有限时间内的一致性通常也能表现出一个更好的抗干扰性能。
1.2 国内外研究现状
1.3 本文的主要研究内容及结构安排
1.3.1 本文的主要研究内容
本文研究多智能体系统的有限时间一致性问题，主要内容如下:
1.针对固定拓扑结构下的多智能体系统，给出有限时间一致性控制算法。应用图论，矩阵论等给出其有限时间一致性的证明。
2.针对切换拓扑结构下的多智能体系统，利用Lyapunov函数方法，给出有限时间一致性控制算法，应用图论，矩阵论等给出其有限时间一致性的证明。
3.利用matlab进行相关数值仿真。
1.3.2 论文的主要安排
本文的内容主要安排如下：
第一章概述多智能体系统的有限时间一致性的研究背景，并就有限时间的一致性理论对近年来国内外的现状加以阐述。接着列举下本文的主要研究内容和论文的主要安排。
第二章总结在多智能体系统的有限时间一致性中所涉及的相关理论知识。主要包括图论，稳定性理论等相关知识，为后面有限时间一致性协议的设计以及理论的证明奠定扎实的基础。
第三章针对一阶多智能体网络，研究在固定拓扑下的多智能体网络系统的控制问题，利用Lyapunov函数方法进行理论证明，并进行相关matlab数值仿真。
第四章针对一阶多智能体网络，研究在切换拓扑下的多智能体网络系统的控制问题，利用Lyapunov函数方法进行理论证明，并进行相关matlab数值仿真。
第五章对论文的主要工作加以总结，得出结论，并就其多智能体系统有限时间一致性理论未来的发展方向进行展望。
第优尔章对所有帮助过我的老师，朋友等加以致谢。
最后附上所参考的文献。
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