非线性多智能体系统在马尔可夫切换拓扑与加性噪声下的鲁棒神经自适应二分时变编队控制

本文针对非线性多智能体系统(MASs)在马尔可夫随机切换拓扑和加性噪声条件下的编队控制难题，提出了鲁棒神经自适应二分时变编队(BTVF)控制策略。研究团队通过神经网络(NN)逼近和自适应控制技术，解决了系统非线性、外部扰动和通信噪声等问题，利用无穷小生成元和指示函数证明了控制策略的稳定性。该研究为复杂环境下多智能体协同控制提供了新思路，在无人系统集群控制等领域具有重要应用价值。

　　

在无人机编队飞行、智能交通系统等实际应用中，多智能体系统(MASs)的协同控制面临诸多挑战。传统研究多假设智能体间为纯合作关系，且通信拓扑固定不变，这与现实场景中存在的竞争-合作混合关系以及通信链路随机中断的情况相去甚远。更复杂的是，系统非线性特性、外部扰动以及通信过程中的加性噪声等因素，都给多智能体系统的精确编队控制带来了巨大困难。针对这些问题，湖北师范大学的研究团队在《Neurocomputing》上发表了创新性研究成果，首次将神经自适应控制与随机系统理论相结合，提出了适用于马尔可夫切换拓扑和噪声环境的二分时变编队控制方案。

研究团队主要采用了三种关键技术方法：1)基于神经网络(NN)的自适应逼近技术，用于估计和补偿系统中的未知非线性；2)随机近似控制方法，通过时变增益函数抑制通信噪声影响；3)马尔可夫过程建模方法，将拓扑切换描述为连续时间马尔可夫链。实验验证采用了多机器人系统平台，通过运动学方程模拟实际应用场景。

在"Leaderless BTVF control"部分，研究首先定义了相对状态测量误差，考虑了通信噪声导致的信号失真。通过设计包含NN权值自适应律的控制协议，实现了无领导者的二分编队控制。理论分析表明，在满足特定假设条件下，系统状态误差将依概率收敛。

"Simulations"部分通过多机器人系统验证了控制策略的有效性。每个机器人的运动学模型包含位置、速度和方向状态量。实验对比表明，相比固定拓扑情况，所提方法在马尔可夫切换拓扑下具有更快的收敛速度，且对噪声干扰表现出良好的鲁棒性。

"Conclusion"部分总结了研究的三大创新点：首次将神经自适应控制扩展到马尔可夫切换拓扑下的BTVF问题；提出了随机近似控制律应对加性噪声；采用NN技术处理非线性特性。理论分析中创造性地结合了无穷小生成元和指示函数工具，为随机切换系统的稳定性证明提供了新思路。

这项研究由Xin Li、Jie Wu等人合作完成，其重要意义在于突破了传统编队控制对固定拓扑和纯合作关系的限制，为复杂环境下多智能体系统的协同控制提供了系统化解决方案。特别是在搜索救援、环境监测等需要分组对抗又需保持整体协调的场景中，所提出的BTVF控制框架展现出独特优势。该成果不仅丰富了多智能体控制理论，也为无人系统在实际应用中的可靠性提升提供了技术支撑。