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随着计算机科学、网络通信技术等的飞速发展，群体系统的协调控制和复杂网络 蜂拥控制的应用越来越广泛，如移动机器人系统、无人驾驶飞行器、车群系统等[27-29]。 总之，对多智能体蜂拥行为的研究，无论是对生物学应用还是对控制工程学的应用都 有重要意义。因此，本文将多智能体系统作为研究对象，研究其在网络通信环境下的 蜂拥控制。

1。2 国内外研究现状 

1。3 文章 的主要工作 

本论文主要是在前人研究的基础上，对网络通信环境下复杂系统蜂拥算法做出进 一步的研究与探索，文章主要内容如下：

（1） 第一章为绪论，介绍了复杂系统与蜂拥控制算法的研究意义及国内外的研究现 状。

（2） 第二章为预备知识，介绍了蜂拥控制的经典模型与算法。

（3） 第三章主要介绍具有单个虚拟领导者的蜂拥控制，在 Olfati-Saber 提出的算法中， 每个个体都能得到虚拟领导者的引导信息。本文在此基础上，进一步研究了群 体中只有部分智能体能够感应到虚拟领导者引导信息的情况。理论上证明了具 有引导信息的智能体最终能达到所期望的速度，且不带引导信息的个体若在运 动过程中受到其他具有引导信息个体的作用，也会慢慢达到期望的速度。即使 群体中只有少部分个体拥有引导信息，整个群体的大多数智能体也基本能达到 期望的速度。同时在加入了反馈信息之后，证明了系统的稳定性有所提升。

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（4） 第四章主要介绍了在通信网络连通情况下的蜂拥控制算法问题。本论文从势函 数的角度论述了利用人工势函数结合速度一致的方法构造的蜂拥控制算法，不 仅能够完成群体的协调一致还具有保持网络连通的作用。即只要保证初始网络 是连通的该算法就能完成群体的协调目标。此外，还研究了网络通信连通情况 下带有一个虚拟领导者的蜂拥控制算法。在初始网络连通的情况下，此算法可 以使群体中所有智能体准确跟踪到虚拟领导者，且智能体中心的速度最终达到 预期的速度。

（5） 最后对全文作出总结，指出文章的研究成果，并对存在的问题提出想法与展望。

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2 预备知识 

2。1 引言 

随着科学技术及计算机的发展，蜂拥控制逐渐成为复杂学科研究的核心问题之一。 当前控制学学者已经能够从严谨的数学模型、缜密的理论证明来解释蜂拥现象的相关 问题。本章主要介绍蜂拥控制的经典模型与算法。

2。2Reynolds 模型 

1986 年，Reynolds 从三维空间的角度提出了一种模拟自然界蜂拥群体运动的模型。 这个模型是从自然界生物群体中抽象而来，模拟出了多智能体系统在三维空间中的运 动情况。此模型需要满足以下三条基本规则：（1）分离；（ 2）聚合；（ 3）速度匹配。 这个规则的提出为以后蜂拥控制的研究奠定了坚实的理论基石。在此规则中，所谓智 能体的邻域，是指以智能体自身所处位置为中心，围绕中心点一定距离范围和角度所 构成的一个圆形区域。每个智能体只能感知其自身圆域内的信息，即该智能体只在自 身邻域内接受其他智能体的速度、位置等信息。下面详细地对 Reynolds 模型的三条基 本控制规则进行介绍。