复杂动态网络的合作控制文档格式.docx

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Flocking

在一个多智能体系统中，所有的智能体最终能够达到速度矢量相等，相互间的距离稳定，我们称为Flocking问题。

Flocking算法最早是由Reynolds在1986年提出。

当时为了在计算中模拟Flocking，他提出了三条基本法则:

（1）separation;

（2）cohesion;

（3）alignment。

Vicsek于1995年提出并研究了Reynolds模型的一个简化模型。

在它的模型中，所有的主体保持相同的速度运行，这个仅仅体现了Reynolds算法中的alignment。

近年来，许多控制学者也在研究Flocking问题，他们通过构建微分方程组将Flocking问题进行抽象化，利用人工势能结合速度一致（consensus）的方法来实现Flocking算法。

Swarming

群集（swarm）是一个由大量自治个体组成的集合，在无集中式控制和全局模型的情况下，一般通过个体的局部感知作用和相应的反应行为，使整体呈现出涌现行为。

群集具有个体自治、非集中式（decentralized）控制、局部信息作用（localinteraction）等特征。

在自然界中，群集无处不在，在几乎所有的尺度上，从非生命世界的分子到星系，从生物界的简单的细菌到高等动物，普遍存在着群集现象和群集行为。

研究群集系统具有实际意义，它是理解生物复杂性的一个途径，一方面，可以借鉴生物的智慧，把分布式策略用在自治多代理系统（如多机器人或自治飞行器系统）的控制、协调以及编队控制中。

这些系统的共同特点是：

无集中式控制、无全局通讯、个体自治。

通过设计一定的控制律，可以使系统整体呈现出所期望的涌现行为。

另一方面，群集有可能来解释群集智能（swarmingintelligence）的产生，每一个个体并不是非常智慧的主体，但它们之间通过协作却可以展现出一定的智能行为。

群集是一个分布式协作系统，具有鲁棒性和自组织的特征，群集系统是基于局部优化的系统，在效率和鲁棒性方面可能要比传统的集中式控制更有优势，因而具有工程上潜在的应用价值，特别是大尺度上的行为对局部失效和故障不敏感，这是集中式控制所没有的特征。

Consensus（Agreement）

在一个多智能体系统中，所有的智能体最终状态能够趋于一致，我们称为一致性问题。

一致性问题的出现主要源于合作控制问题. 

对于多智能体系统的合作控制问题, 

智能体之间共享信息是保证合作的一个前提条件, 

共享信息可以以多种形式出现, 

比如说一个共同的目标, 

一种共同的控制算法, 

相对的位置信息, 

或者是一张世界地图. 

当一组智能体要合作共同去完成一项任务, 

合作控制策略的有效性表现在, 

多智能体必须能够应对各种不可预知的形势和环境的改变, 

这就要求智能体随着环境的改变能够达到一致. 

因此, 

多智能体达到一致是实现协调合作控制的一个首要条件.

Rendezvous

一群移动的智能体最后能够在某一点聚集，我们称为聚集问题。

聚集问题的发展源于机器人应用的发展，比如说，一群机器人要合作完成一个任务，到达一个共同的地点，在一片未知的地方进行搜救工作，或者一群无人驾驶飞机要达到一个共同地点等。

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