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申请/专利权人：南开大学

摘要：本发明涉及多智能体系统控制技术领域，提供一种基于控制屏障函数的分布式局部利普希茨算法。该方法包括：基于多智能体网络结构构建拓扑图，根据所述拓扑图构建邻接矩阵；建立多智能体系统待优化的目标函数及所述目标函数的约束条件；基于梯度下降法建立多智能体系统的状态方程，通过所述状态方程及控制屏障函数确定反馈控制输入的取值阈；在所述取值阈内，通过二次规划法计算获得反馈控制输入；基于目标函数的求解结果及反馈控制输入对多智能体系统进行控制。本发明能够求解安全关键的非线性非凸的优化问题，计算过程中每个节点只利用了邻居节点的信息，节约了通信与计算成本，很大程度上提高了计算效率。

主权项：1.一种基于控制屏障函数的分布式局部利普希茨算法，其特征在于，包括：S1：基于多智能体网络结构构建拓扑图，根据所述拓扑图构建邻接矩阵；S2：建立多智能体系统待优化的目标函数及所述目标函数的约束条件；所述目标函数的表达式为： ；其中，为目标函数，为每个智能体决策变量的堆叠，为第一索引值，为多智能体系统中包含的智能体个数，为第个智能体的状态，为第个智能体的局部目标函数；所述约束条件的表达式为： ；其中，为不等式约束函数，为等式约束函数；S3：基于梯度下降法建立多智能体系统的状态方程，通过所述状态方程及控制屏障函数计算获得反馈控制输入的取值阈；所述状态方程的表达式为： ； ；其中，为第个智能体对应的局部目标函数的梯度，为控制增益，为第二索引值，为第个智能体的邻居智能体集合，为第个智能体与第个智能体之间边的权重值，为第个智能体的状态，为第个智能体与邻居智能体状态之间的一致性误差积分，为第个智能体与邻居智能体状态之间的一致性误差积分，为第个智能体对应的不等式约束函数的雅可比矩阵，为第个智能体对应的等式约束函数的雅可比矩阵，为第个智能体对应的第一反馈控制器，为第个智能体对应的第二反馈控制器；反馈控制输入的所述取值阈的表达式为： ；其中，为反馈控制输入取值阈，为维非负实数向量集合，为维实数向量集合，为多智能体系统对应的目标函数的梯度，为多智能体系统对应的不等式约束函数的雅可比矩阵，为多智能体系统对应的等式约束函数的雅可比矩阵，为拉普拉斯矩阵，为每个智能体与邻居智能体状态之间的一致性误差积分堆叠，为任一正整数，为多智能体系统对应的第一反馈控制器，为多智能体系统对应的第二反馈控制器；S4：在所述取值阈内，通过二次规划法计算获得反馈控制输入；S5：基于所述目标函数的求解结果及所述反馈控制输入对多智能体系统进行控制。

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权利要求：

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