分布式ADP一致性控制器

降本增效

一种基于分层Stackelberg-Nash博弈框架的分布式自适应动态规划控制方法，在实现多智能体一致性控制的同时降低控制成本。

Zhang, Haoyan · 张颖玮 · Zhao Xudong · Su, Chunyi

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 2025

技术优势

无需模型

采用单评判神经网络在线逼近耦合HJB方程，无需系统动态模型。

成本更低

通过博弈框架导出的最优控制策略不仅能实现一致性，还能减少控制成本。

稳定性可保证

理论证明闭环系统所有信号一致最终有界。

应用场景

• 多智能体协同控制：为多智能体系统提供一种低控制成本的一致性控制方案，可替代传统模型依赖方法。
• 分布式优化：通过耦合性能指标设计将分布式优化转化为博弈框架下的最优控制问题，实现分布式求解。
• 多机器人系统：该分布式控制方法可用于多机器人编队、协同搬运等需要一致性控制且要求低成本的场景。
• 电炉电极调节：在电弧炉电极调节系统中验证了方法可降低控制能耗并确保一致性。