输入饱和下多智能体系统最优一致性控制：一类非零和博弈方法

2022年第23卷第7期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2022年第23卷第7期 doi: 10.1631/FITEE.2200010

输入饱和下多智能体系统最优一致性控制：一类非零和博弈方法

1中国科学院大学人工智能学院，中国北京市，100049；2中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，中国北京市，100190；3澳门科技大学系统工程研究所，中国澳门特别行政区，999078

收稿日期： 2022-01-14 录用日期： 2022-07-21 发布日期： 2022-07-21

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摘要

本文针对输入饱和下的多智能体系统，提出一种最优一致性控制方法。引入多智能体博弈理论，将最优一致性控制问题转化为多智能体非零和博弈。之后，通过求解具有非二次输入能量项的耦合Hamilton–Jacobi–Bellman（HJB）方程，实现Nash平衡。提出脱策强化学习方法，在系统模型未知情况下获得Nash平衡解；引入评判神经网络和执行神经网络实现所提方法。理论分析显示迭代控制律收敛到Nash平衡。仿真实验验证了所提方法的有效性。

关键词

最优一致性控制 ; 多智能体系统 ; 非零和博弈 ; 自适应动态规划 ; 输入饱和 ; 脱策强化学习 ; 策略迭代