多智能体一致性算法

资 源 简 介

多智能体一致性算法

详 情 说 明

在多智能体系统协同控制领域，一致性算法是实现群体智能协作的核心技术。本文探讨的无模型自适应迭代学习算法，为解决多输入多输出（MIMO）智能体系统的协同控制问题提供了创新思路。

该算法突破了传统方法对系统建模的依赖，通过分布式学习机制实现智能体间的状态同步。其核心在于利用历史误差数据进行在线学习，每个智能体仅需与邻居节点交换必要信息，即可逐步修正自身控制策略。这种无模型特性使其特别适用于复杂动态环境下难以精确建模的多智能体系统。

对于MIMO系统，算法通过维度解耦策略处理多变量耦合问题。各输入输出通道并行执行学习过程，同时维持通道间的协同关系。自适应机制能够根据环境变化动态调整学习增益，既保证收敛速度又避免系统振荡。

仿真实验表明，该算法在时变拓扑和存在外部干扰的场景下，仍能保证所有智能体输出渐近收敛到期望轨迹。相比基于模型的方法，这种数据驱动的控制策略展现出更强的鲁棒性和工程实用性。