2。4  多智能体系统模型描述 11

2。4。1  一阶多智能体系统模型 11

2。4。2  二阶多智能体系统的模型 12

2。4。3 一阶智能体系统的量化问题 14

2。4。4 高阶多智能体系统 15

2。5 非线性系统 16

2。6 本章小结 16

第三章 模糊控制 。 17

3。1  模糊控制理论的产生 17

3。2 模糊控制技术 18

3。2。1 模糊控制的优点 18

3。2。2 模糊控制的缺点 18

3。2 模糊控制器的设计 18

3。2。1 模糊控制器的基本结构 18

3。2。2 模糊控制器的设计 19

3。3  T-S 模糊模型 20

3。4 举例分析 22

3。5 模糊控制的研究现状 23

3。6 本章小结 24

第四章 多智能体系统的模糊一致性算法 。 25 

4。1 多智能体系统 25

4。2 问题描述 。。 25 

4。3 理论分析 25

4。4 拓扑结构固定的一致性算法 26

4。5 拓扑结构随时间变化的情况 。 32 

4。6 仿真算例 。 42 

4。7 本章小结 。 42

全文总结  。。 43 

致谢  44 

参考文献  。。 45 

附录  48 

第一章 绪论

1。1  研究背景和意义

1。1。1 一致性问题的描述

经过长时间的观察，人们发现自然界存在许多种群体现象：萤火虫可以同时发光 和熄灭；鸟类在迁徙的过程中排成“一”字或“人”字；鱼群在迁徙的过程中能够自 发地避开障碍物等[5]。这些现象表明，通过简单的个体之间的相互合作，可以实现复 杂的集体动作。这些群体就可以看作多智能体系统。多智能体是由许多个能够感知环 境并通过自身因素反作用于环境的物理的或虚拟的实体组成的群体。一致性问题研究 的是如何让所有智能体随着时间的推移最终达到同样的状态。在上述群体现象中，一 致性发挥着关键作用。比如萤火虫之间需要对发光的时间达成一致，鱼群和鸟群需要 对运动的方向有一致的看法。因此，对于多智能体系统而言，一致性是一个非常重要 的问题。

图 1-1 萤火虫的发光现象

一致性问题在信息科学范围内中有着非常久远的研究历程。近二十年来，不同学 科的研究者从不同的角度对一致性问题进行了研究，其理论成效也是非常的丰硕的， 并且在实际生活中得到了普遍的应用。例如：在生物科学领域，人们希望能够揭开群

集生物体之间进行合作的一些规则的面纱，而物理学家用模型来模拟该现象，并设计 对应的仿真。

图 1-2 鱼类的集群

图 1-3 鸟类的迁徙 

随着各种各样学科研究的快速发展，研究者们在许多领域的研究热点成为多智能 体的一致性问题。随着科学技术的变得更加的成熟，涌现出更多的问题等待人们去研 究和解决，而且，问题也变得越来越复杂。因为传统的分布式解决问题的思路和方法 有着许多缺点，例如，可靠性差，灵敏度低等[1]，所以要完成复杂的任务仅仅依靠单 个的个体几乎已变得难以实现。智能体这一概念最早是由美国麻省理工学院学院的 基于模糊控制方法的多智能体一致性算法设计+程序(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_88814.html