多智能系统的分布式协调控制-电子科技大学科学技术发展研究院.PDF

推荐2018 年度国家自然科学奖公示 项目名称：多智能体系统的分布式协调控制 提名者及提名意见：中国科学院 该项目突破原有理论研究框架，首次提出主动领导者协调跟踪理论，最早对 分布式观测器设计中的核心问题进行了研究，解决了部分协调跟踪控制中的基本 问题；改进了经典的内模原理并首次提出分布式输出调节理论，为众多协调控制 问题提供了更一般的理论研究框架，得到了相关协调控制问题可解的充要条件； 对于多智能体系统时变网络拓扑情形，提出了联合连通网络拓扑下的协调控制设 计与分析方法，进一步揭示了多智能体系统的拓扑连通结构与整体系统动态的本 质关系。该项目深入地研究了多智能体系统的协调控制机制，解决了若干长期困 扰学术界的关键性技术问题，取得了一系列原创性成果，推动了多智能体系统协 调控制理论和方法的发展。该项目开创的主动领导者协调跟踪控制理论以及相关 的分布式观测器研究已经得到了广泛关注和迅猛发展，而率先研究的分布式输出 调节理论也在近几年得到迅速发展。该项目研究成果得到了国内外很多知名学者 的广泛关注和引用。8篇代表性论著大多发表于自动控制领域的顶级期刊，它们 至今的SCI他引总次数1600多次，Google学术总次数4000多次，其中7篇是ESI工 程领域高被引论文。该项目中的一篇代表性论著Google 引用超过1200次，SCI他 人引用超过500次，获得了 《Automatica 》颁发的2006-2010 “高引用论文”奖，还 被评为2006年自动化和控制理论领域的排名第二的经典论文。第一完成人荣获 IEEE Fellow称号。第一完成人和第三完成人连续多年入选爱思唯尔中国高被引 学者。经同行评议，获中国科学院推荐国家奖资格。 经评审，同意推荐该项目为国家自然科学奖二等奖。 三、项目简介 近年来，多智能体系统分布式控制问题受到越来越多不同领域学者的关注， 来自系统控制、社会经济、国防安全、能源生态等众多领域的学者对该问题开展 了深入的研究，并逐渐成为一个横跨诸多学科、具有广泛普适性和巨大应用前景 的热门研究课题。这是因为对于复杂的大规模网络系统，这种不依赖全局信息的 分布式控制方法比传统的集中式方法更有优势。然而现有的控制理论与方法难以 有效地解决网络和信息技术快速发展所带来的一系列新的计算、控制和优化问题， 亟需发展多智能体协调控制的新理论和新方法。 本项目迅速抓住学科发展机遇，由师生关系形成科研团队协同攻关，对包括 分布式协调跟踪、分布式输出调节、多智能体网络连通性等关键的科学问题进行 了全面而深入的研究，取得了重要突破。主要创新点包括： 1）分布式协调跟踪：突破了原有的理论研究框架，首次提出主动领导者协调跟 踪的概念并进行了系统研究；针对主动领导者存在部分状态不可量测问题，最早 对分布式观测器设计中核心问题进行了研究，解决了协调跟踪控制中的一些基本 问题；进而为解决基于典型受限信息的协调跟踪问题提供了有效方法，完善了协 调控制理论研究框架。所得的结论和方法提高了相关领域的研究深度和应用广度。 1 2 ）分布式输出调节：改进了经典的内模原理并首次提出分布式输出调节理论， 为众多协调控制问题提供了更一般的理论研究框架；得到了相关协调控制问题可 解的充要条件；进而在问题可解情况下，通过构造分布式内模给出了典型的高阶 多智能体系统的协调控制设计方案。 3 ）网络连通性与协同：鉴于早期研究大多假设多智能体网络的拓扑是固定的或 动力学方程是简单的一阶方程，本项目考虑高阶多智能体系统时变网络拓扑情形， 针对更一般的联合连通网络拓扑，提出了协调控制设计与分析方法，进一步揭示 了多智能体系统的拓扑连通结构与整体系统协同动态的本质关系。 本项目对于主动领导者协调跟踪及相关分布式观测器的研究开辟了一个全 新的方向，得到了学术界的高度关注和快速发展；而率先开展研究的分布式/合 作输出调节问题也成为多智能体协调控制研究中的热点问题并在近年掀起了研 究热潮。本项目的相关论文大都在IEEE Trans. Automatic Control和Automatica等 控制领域顶级期刊发表，并得到包括多国院士和IEEE Fellow在内的学者等的大 量关注和引用。8篇代表性论文中7篇是ESI高被引论文，SCI他引约1600次，Google 学术引用约4000次。本项目中的代表性论著[1]于2011年获得国际自动控制联合 会(IFAC)旗舰杂