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基于多智能体微分博弈的数据驱动协同一致控制 Research Article

石宇1,化永朝2,于江龙1,董希旺1,2,任章1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1043-1056 doi: 10.1631/FITEE.2200001

摘要：本文研究了多智能体微分博弈问题及其在协同一致控制中的应用。提出系统化的多智能体微分博弈构建和分析方法，同时给出一种基于强化学习技术的数据驱动方法。首先论证了由于网络交互的耦合特性，典型的分布式控制器无法充分保证微分博弈的全局纳什均衡。其次通过定义最优对策的概念，将问题分解为局部微分博弈问题，并给出局部纳什均衡解。构造了一种无需系统模型信息的离轨策略强化学习算法，利用在线邻居交互数据对控制器进行优化更新，并证明控制器的稳定性和鲁棒性。进一步提出一种基于改进耦合指标函数的微分博弈模型及其等效的强化学习求解方法。与现有研究相比，该模型解决了多智能体所需信息的耦合问题，并实现分布式框架下全局纳什均衡和稳定控制。构造了与此纳什解对应的等价并行强化学习方法。最后，仿真结果验证了学习过程的有效性和一致控制的稳定性。

关键词：多智能体系统；微分博弈；一致控制；数据驱动；强化学习

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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 Research Article

李洪阳1,2,魏庆来1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1010-1019 doi: 10.1631/FITEE.2200010

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。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

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带有网络智能体的去中心化多智能体强化学习进展 Review Article

张凯清1,杨卓然2,Tamer BAŞAR1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 802-814 doi: 10.1631/FITEE.1900661

摘要：多智能体强化学习长期以来一直是机器学习和控制领域的重要研究课题。最近在（单智能体）深度强化学习领域的进展重新唤醒了对多智能体强化学习的研究兴趣，尤其在理论分析方面。本文回顾这个大课题中的一个子领域：带有网络智能体的去中心化多智能体强化学习。在这一场景中，多个智能体在一个共同的环境中进行序贯决策，无需中心控制器的协调，且智能体被允许和它们在通信网络上的邻居交换信息。这样的一个模型在很多方向都有相关应用，包括机器人控制、无人车控制、移动传感器网络控制、智能电网，等等。本综述旨在覆盖和整理我们和其他科研人员在这一方向的相关工作。

关键词：强化学习；多智能体系统；网络系统；一致性优化；分布式优化；博弈论

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一种新型的有向拓扑条件下普通线性多智能体系统的一致性协议 Article

Hao-liang LI, Ren-nong YANG, Qiu-ni LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第8期页码 1071-1081 doi: 10.1631/FITEE.1601422

摘要：本文研究了普通线性多智能体系统在有向拓扑条件下的一致性问题。首先基于分布式PID（Proportional-integral-derivative）控制提出了一种新的一致性协议，然后通过变量转换将一致性问题转变为一个渐进稳定问题，通过状态投影方法给出了系统实现一致性的充分必要条件和一致性函数的显示表达式，然后构建Lyapunov函数，基于线性矩阵不等式（Linear matrix inequality, LMI）给出了一致性协议中增益矩阵的范围，最后通过两组实验来验证这种方法的优势。

关键词：多智能体；一致性；PID（Proportional-integral-derivative）控制；线性矩阵不等式

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多智能体系统的二分异步脉冲跟踪一致性 Research Article

张玲忠1,李媛媛2,楼俊钢3,卢剑权4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第10期页码 1522-1532 doi: 10.1631/FITEE.2100122

摘要：

本文研究了多智能体系统如何通过实施异步脉冲控制输入实现分布式二分领导跟随一致性。所提出的异步脉冲控制方法不要求所有多智能体的脉冲信号同时发生。多智能体系统相邻节点之间的通信链路存在合作或竞争关系。在领导者控制输入非零的情况下，得到了在闭环多智能体系统中实现二分异步脉冲跟踪一致性的充分条件。本文讨论了更广泛的异步脉冲效应范围。所设计的控制器反馈部分可有效对抗脉冲扰动。给出了估计脉冲增益边界和异步脉冲区间的简单代数条件。最后，通过数值仿真验证了理论结果的合理性。

关键词：二分追踪；多智能体系统；异步脉冲；一致性

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脉冲控制下具有动态加入特性的多智能体系统一致性 Research Articles

胡翔1,张祖凡1,李传东2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000062

摘要：研究在原有多智能体系统中动态加入一些新智能体组后如何实现整个多智能体系统的状态一致性。分析在当前常见的不同网络拓扑形式下动态加入智能体组的可行性，并从理论上获得4种可行方案，其中一种方案在实际工业生产中是最佳的。然后，针对最佳方案进行多智能体系统的动力学建模。采用脉冲控制理论和李雅普诺夫稳定性理论，分析具有动态加入特性的多智能体系统实现状态一致的条件。最后，提供一个数值例子验证本文理论的实用性和有效性。

关键词：多智能体系统；网络拓扑；脉冲输入；动态加入特性；状态一致性

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多智能体协作与博弈展望：挑战、技术和应用 Perspective

刘瑜1,李徵2,姜智卓2,何友1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1002-1009 doi: 10.1631/FITEE.2200055

摘要：近年来，多智能体系统在解决复杂环境中各种决策问题方面取得显著进步，并已实现与人类相似甚至更好的决策性能。本文从任务挑战、技术方向和应用领域3个角度简要回顾多智能体协作和博弈相关技术。首先回顾近期多智能体系统工作中的典型研究问题和挑战，然后进一步讨论关于多智能体协作和游戏任务的前沿研究方向，最后对多智能体协作与博弈的应用领域进行重点展望。

关键词：多智能体；博弈论；集体智能；强化学习；智能控制

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基于离散系统滑模控制的有限时间领导—跟随一致性 Research Article

宋睿卓1,2,邢适1,2,许镇3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1057-1068 doi: 10.1631/FITEE.2100565

摘要：研究了离散时间二阶多智能体系统在外部干扰约束下的有限时间领导—跟随一致性问题。首先利用自适应滑模控制理论，设计了一种新的有限时间一致性方案。自适应控制律是在传统滑模趋近律基础上改进设计的，其优点是减少抖振并保持对干扰的不变性。此外，通过给出一个离散李雅普诺夫函数，证明了离散时间二阶多智能体系统的有限时间稳定性。

关键词：有限时间；领导—跟随一致性；自适应滑模控制；多智能体系统

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面向离散多智能体系统一致性问题的自触发鲁棒分布式模型预测控制方法 Research Articles

李佳琦1,王庆领2,苏延旭2,孙长银

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第8期页码 1068-1079 doi: 10.1631/FITEE.2000182

摘要：针对一类有界加性扰动下的非线性离散多智能体系统一致性问题，提出一种基于自触发鲁棒分布式模型预测控制的一致性算法。首先构造了一个新的代价函数，多智能体系统通过该函数进行耦合控制。为克服加性扰动，利用每个智能体的模型预测控制器迭代求解最坏情况下的局部最小—最大优化问题。然后，给出保证算法迭代可行性和闭环多智能体系统达到一致性的充分条件。对于每个智能体，设计了兼容性约束和一致性误差终端域。最后，通过仿真算例验证了所提算法的有效性和正确性。

关键词：一致性；自触发控制；分布式模型预测控制

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针对意外崩溃智能体的教练辅助多智能体强化学习框架 Research Article

赵鉴1,赵有朋1,王维埙2,阳明宇1,胡迅晗1,周文罡1,郝建业2,李厚强1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1032-1042 doi: 10.1631/FITEE.2100594

摘要：多智能体强化学习在实际场景中很难应用，一部分原因在于模拟环境和现实环境之间存在差距。造成这种差距的一个原因是，模拟系统总是假设智能体可以一直正常工作，而实际上，由于不可避免的硬件或软件故障，一个或多个智能体可能会在合作过程中意外 “崩溃”。这样的崩溃会破坏智能体之间的合作，导致系统性能下降。本文中，我们给出了意外崩溃情况下合作多智能体强化学习系统的正式定义。为增强系统应对崩溃时的鲁棒性，提出教练辅助多智能体强化学习框架，其在训练过程中引入一个虚拟教练智能体，以调整系统的崩溃概率。为教练智能体设计了3种教练策略和重采样策略。据我们所知，这是研究多智能体系统中意外崩溃情况的首项工作。在网格环境和星际争霸微管理任务上的大量实验表明，相比固定崩溃概率和课程学习的教练策略，自适应策略更加有效。

关键词：多智能体系统；强化学习；意外崩溃智能体

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MDLB：一种基于强化学习的元数据动态负载均衡机制 Research Articles

武兆琪1,卫今2,3,张帆1,郭威1,谢光伟2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-1118 doi: 10.1631/FITEE.1900121

摘要：随着信息和数据量增长，面向对象的存储系统已被广泛应用到很多领域，包括Google文件系统、AmazonS3、Hadoop分布式文件系统和Ceph。其中元数据负载均衡在提高整个系统输入/输出性能方面起着重要作用，元数据负载不平衡会导致服务器出现严重的系统性能瓶颈问题。然而现有元数据负载平衡策略缺乏良好动态性和适用性，如基于子树分割或者哈希的负载策略。提出一种基于强化学习的动态负载平衡机制（MDLB）。采用Q_learning算法，所提基于强化学习机制由3个模块组成，即策略选择网络、负载均衡网络和参数更新网络。实验结果表明MDLB算法可根据元数据服务器的性能动态调节负载，在数据量骤变情况下仍具有很好适应性。

关键词：面向对象的存储系统；元数据；动态负载均衡；强化学习；Q_learning

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机器学习和数据驱动算法在智慧发电系统中的应用——一种不确定性处理的视角 Review

孙立, Fengqi You

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1239-1247 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.020

摘要：

由于人们对气候变化和环境保护的日益关注，智慧发电已成为常规火力发电厂和可再生能源系统经济安全运行的关键。面对日益增长的系统规模及其各种不确定性，传统的基于模型的第一定律方法已难以满足系统控制的要求。机器学习（ML）和数据驱动控制（DDC）技术的蓬勃发展为这些传统方法提供了一种替代方案。本文回顾了机器学习和数据驱动控制技术在发电系统监测、控制、优化和故障检测方面的典型应用，特别着重于揭示这些方法在评价、消除或耐受相关不确定性影响方面的作用。本文为智慧发电控制技术提供了一个从调节层到规划层的总体视角，分别从可见性、机动性、灵活性、经济性和安全性（简称“五性”）方面对机器学习和数据驱动控制技术的优势进行阐释。

关键词：智慧发电机器学习数据驱动控制系统工程

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面向人—多机器人协同系统的带记忆强化学习行为控制任务管理器 Research Article

黄捷1,2,3,莫智斌1,2,3,张祯毅1,2,3,陈宇韬1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第8期页码 1174-1188 doi: 10.1631/FITEE.2100280

摘要：针对人—多机器人协同系统提出一种基于行为控制框架的带记忆强化学习任务管理器（RLTS）。由于重复的人工干预，现有人—多机器人协同系统决策时间成本高、任务跟踪误差大，限制了多机器人系统的自主性。此外，基于零空间行为控制框架的任务管理器依赖手动制定优先级切换规则，难以在多机器人和多任务情况下实现最优行为优先级调整策略。提出一种带记忆强化学习任务管理器，基于零空间行为控制框架融合深度Q-网络和长短时记忆神经网络知识库，实现任务冲突时最优行为优先级调整策略以及降低人为干预频率。当机器人在紧急情况下置信度不足时，所提带记忆强化学习任务管理器会记忆人类干预历史，在遭遇相同人工干预情况时重新加载历史控制信号。仿真结果验证了该方法的有效性。最后，通过一组受外界噪声和干扰的移动机器人实验，验证了所提带记忆强化学习任务管理器在不确定现实环境中的有效性。

关键词：人—多机器人协同系统；基于零空间行为控制；任务管理器；强化学习；知识库

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间歇通信下基于采样数据的二阶多智能体系统包含控制 Research Articles

王付永1,2,刘忠信1,2,陈增强1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第8期页码 1059-1067 doi: 10.1631/FITEE.2000204

摘要：在间歇通信且智能体间相对速度不可测的情况下，基于采样位置数据研究了二阶多智能体系统的包含控制问题，提出一种基于间歇采样位置测量的二阶分布式包含控制器。通过分析系统控制增益、拉普拉斯矩阵特征值、采样周期和通信宽度之间的关系，得到二阶多智能体系统在间歇通信下实现包含控制的充要条件。最后，通过仿真实例验证了理论结果的正确性和有效性。

关键词：包含控制；二阶多智能体系统；采样位置数据；间歇通信；通信宽度

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基于非脆弱采样数据控制的非线性多智能体系统同步控制及其在电路系统中的应用 Research Article

Stephen AROCKIA SAMY1,Raja RAMACHANDRAN2,Pratap ANBALAGAN3,曹阳4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第4期页码 553-566 doi: 10.1631/FITEE.2200181

摘要：设计了一个非脆弱采样数据控制方案，用于互连耦合电路系统（多智能体系统）的渐近同步标准。该方案对所考虑的多智能体系统在时变延迟情况下作同步分析。通过构建合适的李亚普诺夫函数，得出线性矩阵不等式成立的充分条件，确保多智能体领导者和跟随者系统之间的同步。最后，给出两个数值案例，展示了该控制方案的有效性和所提李亚普诺夫函数的较低保守性。

关键词：多智能体系统；非脆弱采样数据控制；时变延迟；线性矩阵不等式；渐近同步