多智能體系統(tǒng)分布式跟蹤控制問題研究的開題報告

多智能體系統(tǒng)分布式跟蹤控制問題研究的開題報告一、選題背景及意義多智能體系統(tǒng)（Multi-AgentSystem，簡稱MAS）是由許多個體組成的一個系統(tǒng)，具有分布式、異構、自組織、協(xié)同等特點。在現(xiàn)實生活中，多智能體系統(tǒng)已廣泛應用于交通控制、智能制造、無人機編隊控制等各個領域。跟蹤控制是多智能體系統(tǒng)中的一個重要問題，在機器人、飛行器及無人駕駛等領域中尤為關鍵。目前，跟蹤控制領域主要應用的方法是模型預測控制（ModelPredictiveControl，簡稱MPC）和交互式多目標優(yōu)化（InteractiveMultiobjectiveOptimization，簡稱IMOO）。然而，在MAS中，跟蹤控制問題一般都是分布式的，需要考慮到各個個體之間信息交互和協(xié)同控制等因素，因此，分布式控制方法在此領域中更受關注。本研究主要探討多智能體系統(tǒng)中的分布式跟蹤控制問題，針對MAS中存在的控制不穩(wěn)定、控制精度不高等問題，提出一種新型的分布式跟蹤控制算法，有利于提高MAS系統(tǒng)的控制精度與控制魯棒性。二、研究內(nèi)容1.分析MAS系統(tǒng)中的跟蹤控制問題，詳細介紹MAS在跟蹤控制中的應用現(xiàn)狀和存在的問題。2.探究分布式控制方法，在MAS系統(tǒng)中實現(xiàn)分布式跟蹤控制的關鍵技術，如信息交互、分布式優(yōu)化等。3.提出一種簡單有效的控制策略，利用控制策略解決MAS中存在的跟蹤控制問題，提高系統(tǒng)的控制精度和魯棒性。4.利用MATLAB或Python等編程工具，驗證提出約定的分布式控制算法，通過仿真實驗來驗證算法的有效性。三、研究難點及預期結果1.研究難點：在MAS中，跟蹤控制問題需要考慮到多個智能體之間相互交互和協(xié)同的問題，如何設計有效的分布式控制算法是本研究的難點。2.預期結果：本研究將設計出一種有效的分布式跟蹤控制算法，能夠解決MAS中存在的跟蹤控制問題，提高系統(tǒng)的控制精度和魯棒性。四、研究方法及進度安排1.研究方法：（1）文獻調(diào)研：通過查閱大量文獻，了解MAS系統(tǒng)在跟蹤控制領域的應用現(xiàn)狀及存在的問題，探究國內(nèi)外分布式控制方法，進行搜集、整理和分析文獻。（2）理論研究：結合文獻資料，深入研究MAS跟蹤控制中的分布式控制技術，重點探討信息交互、分布式優(yōu)化等關鍵技術。（3）算法設計：基于理論研究，設計一種分布式跟蹤控制算法，并進行仿真實驗驗證。2.進度安排：（1）調(diào)研階段：2022年3月-2022年4月，調(diào)研相關文獻，搜集相關數(shù)據(jù)。（2）理論研究階段：2022年5月-2022年6月，深入理論研究，探究MAS系統(tǒng)分布式控制方法。（3）算法設計階段：2022年7月-2022年10月，設計出一種有效的分布式跟蹤控制算法。（4）仿真實驗階段：2022年11月-2022年12月，使用MATLAB或Python等編程工具，開展仿真實驗，驗證算法的有效性。五、研究總結本研究將探究MAS系統(tǒng)中的分布式跟蹤控制問題，并提出一種新的分布式控制方法，通過仿真實驗