1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
多智能体系统(Multi-agentSystem,MAS)是由多个具有自主能力的智能体组成的复杂系统，这些智能体通过相互合作与协调来完成共同的目标。
近年来，随着人工智能、控制理论和网络技术的快速发展，多智能体系统在机器人协同、无人驾驶、智能电网、智慧城市等领域展现出巨大的应用潜力，成为控制领域的研究热点。
然而，多智能体系统在实际应用中常常面临着各种不确定因素的干扰，例如环境噪声、模型误差、参数扰动等，这些不确定因素的存在会严重影响系统的性能，甚至导致系统失稳。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
##国内研究现状近年来，国内学者在多智能体系统的鲁棒控制方面开展了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。
在理论研究方面，清华大学、北京大学、中科院自动化所等高校和研究机构在多智能体系统的一致性控制、编队控制、协同控制等方面进行了深入研究，并提出了一系列基于H无穷控制、滑模控制、自适应控制的鲁棒控制方法。
例如，清华大学的李力教授团队在基于事件触发的多智能体系统分布式鲁棒控制方面取得了重要进展，提出了基于事件触发的分布式H无穷控制方法，有效地降低了通信负担和计算复杂度。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
##主要内容
本研究将围绕多智能体系统的鲁棒控制问题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.多智能体系统建模与分析:研究多智能体系统的基本概念、体系结构和典型模型，分析系统在参数不确定性和外部干扰下的动态特性和鲁棒性。
2.鲁棒控制方法设计:研究基于H无穷控制、滑模控制和自适应控制的鲁棒控制方法，针对多智能体系统设计相应的控制器，提高系统在各种不确定因素下的鲁棒性和稳定性。
H无穷控制:研究H无穷控制的基本原理和设计方法，将其应用于多智能体系统的鲁棒控制，设计鲁棒控制器，抑制外部干扰和模型误差对系统性能的影响。
4. 研究的方法与步骤
#研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与问题分析:深入调研多智能体系统和鲁棒控制领域的国内外研究现状，分析现有方法的优缺点和局限性，明确本研究需要解决的关键问题和技术难点。
2.多智能体系统建模:针对具体的多智能体系统应用场景，建立相应的数学模型，描述系统的动态特性、通信拓扑结构和外部干扰等因素。
3.鲁棒控制算法设计:研究基于H无穷控制、滑模控制和自适应控制的鲁棒控制方法，并根据多智能体系统的特点和控制目标，设计相应的控制器，推导控制律，并进行稳定性分析，保证系统在各种不确定因素下能够稳定运行。
5. 研究的创新点
#研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对多智能体系统特点，提出基于H无穷控制、滑模控制和自适应控制相结合的鲁棒控制策略，提高系统在参数扰动、模型误差和外部干扰下的综合性能。
2.设计基于事件触发的分布式鲁棒控制方法，降低多智能体系统之间的通信负担和计算复杂度，提高系统的可扩展性和鲁棒性。
3.开发多智能体系统鲁棒控制仿真平台，为所提出的控制方法提供验证平台，并为其他研究者提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 熊 浩,刘 洋,吴 敏,等. 考虑输入饱和的多智能体系统鲁棒一致性跟踪控制[J]. 控制理论与应用, 2022, 39(1): 103-110.
[2] 刘金琨,王 伟,赵 旭. 面向大规模无人机集群系统的鲁棒自适应一致性控制[J]. 控制理论与应用, 2022, 39(1): 77-85.
[3] 张 倩,方 勇,张 浩. 基于事件触发的异构多智能体系统鲁棒固定时间一致性[J]. 控制理论与应用, 2021, 38(12): 1935-1944.
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