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🔥 内容介绍 

用中，多智能体需要通过相互协作来达成共同目标，而实现智能体之间的共识是协作的关键环节。然而，随着智能体数量的增加和应用场景的复杂化，传统的控制策略面临着诸多挑战。

（二）传统静态触发策略的局限

1. 频繁通信能耗高

   ：现有的静态事件触发策略通常基于智能体当前状态与参考状态的误差来决定是否触发事件进行信息交互。由于这种判断仅依赖于当前时刻的状态信息，往往会导致频繁的事件触发，使得智能体之间需要进行大量的通信。在实际应用中，尤其是在资源受限的情况下，如无线传感器网络中的节点能量有限，频繁的通信会迅速消耗能量，缩短系统的使用寿命。

2. 持续通信要求高

   ：静态触发策略在执行过程中，通常需要持续检测触发阈值以及不断更新控制器参数，这意味着智能体之间需要持续通信。一方面，这增加了通信负担，另一方面，持续通信可能导致网络拥塞，影响系统的整体性能。

（三）分布式动态事件触发共识控制的意义

1. 降低通信能耗

   ：引入分布式动态事件触发策略，通过考虑智能体的内部动态变量来决定事件触发时机，能够有效减少不必要的信息交互，使得智能体之间的执行间隔更长，从而降低通信能耗。这对于资源受限的多智能体系统应用场景至关重要，能够显著提高系统的可持续性。

2. 简化控制过程

   ：所提出的控制策略不需要控制器更新和触发阈值检测的持续通信，简化了系统的控制过程。这不仅降低了通信负担，还减少了因持续通信可能引发的错误和干扰，提高了系统的可靠性和稳定性。

二、原理

（一）多智能体系统与共识概念

1. 多智能体系统架构

   ：多智能体系统由多个相互连接的智能体组成，每个智能体都具有一定的决策和行动能力。智能体之间通过通信网络进行信息交互，网络拓扑结构决定了智能体之间的通信关系。常见的拓扑结构包括固定拓扑和切换拓扑。在固定拓扑中，智能体之间的连接关系在运行过程中保持不变；而在切换拓扑下，智能体之间的连接关系会随时间动态变化。

2. 共识目标

   ：共识问题旨在使多智能体系统中的所有智能体在某种状态变量上达成一致。例如，在分布式传感器网络中，各个传感器节点需要对监测到的数据进行融合并达成一致估计；在无人机编队中，无人机需要在位置、速度等状态上达成一致，以保持整齐的编队飞行。

（二）分布式动态事件触发策略原理

（四）固定和切换拓扑下的特性分析

1. 固定拓扑

   ：在固定拓扑结构下，智能体之间的通信关系固定不变。这使得对系统的分析相对较为简单，通过对图的结构特性（如连通性、代数连通度等）与控制协议和事件触发策略相结合，可以详细分析系统的收敛性能、稳定性等特性。例如，利用图的代数连通度可以评估系统达成共识的速度，较大的代数连通度通常意味着更快的收敛速度。

2. 切换拓扑

   ：切换拓扑结构下，智能体之间的通信关系随时间动态变化。这种情况下，系统的分析更加复杂，需要考虑拓扑切换的频率、切换模式等因素对系统性能的影响。通过引入一些关于切换拓扑的假设和条件，如平均驻留时间条件等，来保证系统在拓扑切换过程中仍然能够实现渐进一致性。平均驻留时间条件限制了拓扑切换的速度，确保系统在每次拓扑变化后有足够的时间来调整并继续向共识状态收敛。

三、数值模拟验证

通过数值模拟来验证理论分析的有效性。在模拟过程中，设置不同的多智能体系统场景，包括不同数量的智能体、不同的初始状态、固定和切换拓扑结构等。根据所提出的分布式动态事件触发策略和控制协议，模拟智能体状态的演变过程。观察智能体状态是否能够在有限时间内达成一致，以及事件触发的频率、通信能耗等指标。将模拟结果与理论分析进行对比，验证理论推导的正确性，同时也展示所提出的控制策略在实际应用中的性能优势，如更低的通信能耗、更长的执行间隔等。例如，可以绘制智能体状态随时间变化的曲线，直观地展示渐进一致性的实现过程；统计事件触发次数，量化通信能耗的降低效果。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] Li Y , Liu X , Liu H ,et al.Distributed Dynamic Event-triggered Consensus Control for Multi-agent Systems under Fixed and Switching Topologies[J].Journal of the Franklin Institute, 2021(7).DOI:10.1016/j.jfranklin.2021.03.027.

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