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    1.4  本文的主要内容 6
    2  预备知识   7
    2.1  图论   7
    2.2  拉普拉斯变换 7
    2.3  Lyapunov定理 7
    3  控制器研究  8
    3.1  问题描述 8
    3.2  控制器设计 8
    3.3  仿真 10
    结论 13
    致谢 14
    参考文献15
    1  绪论
    最近几年，多智能体系统（Mult-agent System）已经逐渐成为了成为了国际人工智能的前沿学科。在不同科学领域中都是热点问题之一。本章讲述了其研究背景以及意义，并且就国内外研究的现状进行介绍分析，阐述了多智能体系统协调控制中的基本问题。并且介绍了本文的主要内容。
    1.1  研究背景与意义
    最近几年，多智能体系统协调控制研究领域当中已经取得了很多的科研成果。网络系统从简单的一阶或者高阶线性系统转变成一般的非线性系统。并且更是考虑了未知参数和干扰噪声等不确定的因素。之后非线性控制也被应用到了网络系统协调控制。非线性系统与线性系统相比较而言，能够更好的反映出实际系统的物理模型。
    随着工业规模的扩大，控制回路数目变多，传统的集中式控制难以满足各行各业的需求。之后，计算机技术的发展让分散式控制成为了可能的。伴随着无线通信技术飞速发展，计算技术不断提高，以智能节点和共享的通信链路为主要拓扑特征的分布式控制系统诞生了。和集中式和分散式控制相比较，分布式控制方法具有可靠性更高，运行起来速度更快，操作起来更加灵活方便的优点[1]。
    多智能体系统是分布式人 工智能的一个相当重要的分支，在二十世纪末至二十一世纪初，它一直是国际上人工智能的前沿的学科。它的研究的目标是解决大型、复杂的各种各样的现实问题，然而解决这类问题已经远远的超出了单个智能体的能力。多智能体系统是由多个智能体共同组成的一个集合，其目的是将大规模的并且复杂的系统建设成小的而且彼此直接相互通信并且协调的，方便于管理控制的系统。
    发展至今，多智能体系统在其规划，学习，计算，协商，交互等等方面还有现实的应用的方面都有着广泛的运用。例如智能机器人，分布式预测监控诊断，软件开发，虚拟现实，分布式计算等等各种不同的学科与范围。这是当前控制领域的 新兴课题，具有重要的理论及其现实意义，并且有着广泛的应用前景。而且，多智能体系统有着许许多多的有点:其拥有广泛的任务领域；良好的性能；较高的运行效率；容错性很强；鲁棒性强；简单易于开发；经济适用；具有分布式感知与作用[2]。
    因此，在未来，我们研究发展的必然方向也就是非线性多智能体系统的分布式协调控制，也是未来相关研究的重点。
    1.2  国内外研究现状
    1.3  多智能体系统协调控制的几个基本问题
    多智能体系统协调控制中的基 础问题：编队控制问题，群聚控制问题，群 集问题，和一致性问题，分布式输出调节，多智能体系统集合协调，多智能体系统覆盖等等[16-18]。其中一致性问题更是我们研究的重点与方向。
    1.3.1  编队控制问题
    编队问题是多智能体系统协调控制当中的一个基础的问题[19-20]。编队控制是要求多智能体系统中的个体在运动中要保持一定的队形，多个个体最后同时到达指定区域并且完成整体的任务。它的数学描述：                                                      （1-1）
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