切换拓扑结构的多智能体系统编队控制算法

资 源 简 介

切换拓扑结构的多智能体系统编队控制算法

详 情 说 明

多智能体系统的编队控制在机器人协同、无人机集群等领域具有重要应用价值。面对拓扑结构动态变化和系统非线性特性两大挑战，需要结合多种控制方法实现稳定编队。

当智能体间的通信拓扑结构发生切换时，传统的固定拓扑控制算法往往难以维持队形。通过引入切换拓扑处理机制，系统能够根据实时通信状态自动调整控制策略，保证在任意连通拓扑下都能收敛到目标队形。

针对系统中的未知非线性特性，采用迭代学习控制算法可以通过历史数据不断修正控制输入。这种自学习方法能够在重复运行中逐步提高精度，有效补偿非线性因素带来的影响。将迭代学习与切换拓扑处理相结合，可以实现复杂环境下多智能体系统的鲁棒编队控制。

实际应用中还需考虑通信延迟、外部干扰等因素，未来可进一步研究自适应参数调整和分布式学习策略，提升算法在动态环境中的适应能力。