自适应模糊分布式优化控制器

为具有未知非线性和不确定扰动的多智能体系统提供了一种输出渐近收敛到最优解的分布式优化控制方法。

Zheng, Y. · 李元新 · Ahn, Choonki

IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2023

技术优势

无需精确梯度

使用基于输出信息的测量梯度，代替已知的局部目标函数梯度，降低了对模型信息的要求。

鲁棒应对扰动

引入有界估计方法和光滑函数处理不确定扰动的影响，确保系统在扰动下仍能稳定运行。

渐近收敛

所提控制器保证所有智能体的输出渐近收敛到全局最优解，而非仅到达邻域。

应用场景

• 多智能体协同控制：用于多智能体协同完成全局优化任务，如编队寻优。
• 机器人协同优化：让机器人团队在未知环境下协作搜索最优位置或配置。
• 群体机器人分布式决策：支持群体机器人分布式计算最优决策，无需中央协调器。