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行为包括避碰、避障、找寻目标和保持队形等，每个个体的行为也受到其他个体的影响，这
就是互联在这种类型中起到的作用。在这样的控制结构中存在着清晰的反馈，包括各智能体
邻居之间的通信等，这弥补了跟随领航者结构的不足，但是对这种方法进行深入的理论分析
比较困难。
目前， 上述研究方法已经逐步混合在一起， 难以绝对区分开； 特别地，基于图论法[12
借鉴了成熟的图论理论来研究编队控制律设计、编队构型、编队信息流等。其中，编队控制
中常用的代数图论的概念包括图的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵等， 在表示多智能体系统的图中，
图的某一顶点i 的邻居顶点表示和第i 个智能体存在感知等拓扑关系的智能体的集合，因此从
图的拉普拉斯矩阵[13]
出发可以设计局部、分布式且可以扩展的多智能体编队控制律， 并借助
拉普拉斯矩阵的特征值可证明编队控制律的稳定性[14]
。在近几年受到研究人员的广泛关注，
逐步融合了前 3 种方法， 成为研究编队控制的主流方法。
多智能体编队控制相关问题的理论研究取得了丰硕的成果， 但相比而言，多智能体系统
的实际应用尚有所欠缺， 即多智能体编队控制相关问题的理论和应用的差距还较大[15]
。 例如，多智能体编队控制相关问题的研究通常只考虑二文平面上具有相同线性动力学的点智能
体， 且具有较为理想的感知、通信能力， 但就像精确制导炸弹群系统在实际情况里是处于
三文空间中的[16]， 具有受限的感知、通信能力[17]， 具有强非线性动力学模型， 部分现有的研究工具和方法并不能直接扩展应用于实际系统。
随着理论的不断完善，研究人员也开始将多智能体编队控制的理论应用于军事领域[18]。
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