基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法及系统

1.本发明涉及信息技术领域，特别涉及一种基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法及系统。


背景技术：

2.随着科技水平的不断进步，多智能体系统在无线传感网络、无人驾驶、机器人编队等领域得到了广泛的应用。一般来说多智能体是许多个独立智能体的相互组合连接，它的目标是将庞大并且复杂的系统建设成微型并且方便人们管理的系统。智能体大多是分布式的，具有有限的信息处理与执行能力，同时在传感与通信能力上具有有限的带宽。因此，如何使得智能体之间协同工作是人们关注的主要问题之一。作为一种典型的集群现象，一致性广泛存在于自然界中，如鱼群集体觅食、鸟群迁徙、焊装机器人协同工作、机器人足球比赛等。多智能体一致性要求多智能体系统中每一个独立的智能体都达到相同的动力学状态，进而可以在实际应用场景中实现生产效率的最大化。
3.实际上，只有很少一部分多智能体系统可以通过自身参数的调节实现一致性，大部分的多智能体系统需要通过外部施加控制器来实现一致性，即加入控制信号。因此，如何设计一个合理且高效的控制器从而实现多智能体系统的一致性是人们关注的一大热点。脉冲信号作为一种典型的瞬时现象，具有不连续的特征。通过脉冲控制，多智能体系统只在每一个脉冲时刻受到控制同时进行信息传输，可以很好地节约控制成本，提高控制效率。因此，脉冲控制在多智能体一致性领域具有不可替代的作用。然而，现如今大多数工作只关注脉冲效应对系统的正作用而忽略了脉冲效应对系统的负面作用。对一个脉冲信号来说，当输入系统的时候，不但可以对多智能体系统实现一致性起到促进作用，也可能会对系统以及控制器产生一定的扰动作用从而破坏整个多智能体系统的稳定从而阻碍一致性的实现。此外，在实际的生产生活中，对于一个脉冲序列的所有脉冲来说，每一个期望脉冲输入时刻和实际脉冲输入时刻之间总是存在大小不等的误差的，从而会产生最小与最大脉冲间隔。简而言之，脉冲可以在一定时间内随机产生，这个时间区间被称作脉冲时间窗，简称脉冲窗。然而现有的大部分工作均假设脉冲序列是提前固定的，这无疑忽略了脉冲序列的随机性从而使得研究结果的保守性升高。由此可见，针对多种脉冲效应的多智能体一致性与脉冲窗控制的工作具有一定的理论与实际意义。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是提供一种精准度高、控制效率高、控制成本低的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法。
5.为了解决上述问题，本发明提供了一种基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法，所述基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法包括以下步骤：
6.s1、构建受到外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型；
7.s2、基于外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型构建独立领导智能体的数学
模型；
8.s3、基于外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型和独立领导智能体的数学模型，结合脉冲控制、牵制控制以及分布式控制策略构建控制器；
9.s4、基于所述控制器定义误差并构建受控误差多智能体系统模型；
10.s5、利用离散李雅普诺夫函数法引入脉冲时间窗使得脉冲可以在一段时间内随机产生；
11.s6、分别推导构建的李雅普诺夫函数在时间区间和脉冲时刻上满足的关系式；
12.s7、根据分别推导构建的李雅普诺夫函数在时间区间和脉冲时刻上满足的关系式，利用比较原理得出对应的比较系统；
13.s8、利用比较系统以及脉冲比较原理，实现受扰非线性多智能体全局指数准一致性。
14.作为本发明的进一步改进，所述外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型如下：
[0015][0016]
其中，是系统中第i个智能体zi的状态向量；矩阵为系统中的常数参数矩阵；τ(t)为时变时滞满足0＜τ(t)≤τ；非线性函数满足ξi(t)为外部扰动输入，i＝1,2,
…
,n且
[0017]
作为本发明的进一步改进，所述独立领导智能体的数学模型如下：
[0018][0019]
其中，为独立领导智能体η的状态向量。
[0020]
作为本发明的进一步改进，所述控制器如下：
[0021][0022]
其中，μ为脉冲效应；g为控制强度；ωi≥0为反馈牵制增益，当系统中第i个智能体被牵制时，ωi＞0；定义对角矩阵ω＝diag{ω1,ω2,
…
,ωi}；分布式控制矩阵l＝(l
ij
)n×n满足耗散条件，即对于脉冲序列假设其满足0＝t0＜t1＜t2＜
…
＜tk＜
…
且对于有δ(t)为关于时间t的狄拉克脉冲函数。
[0023]
作为本发明的进一步改进，步骤s4包括：
[0024]
基于所述控制器定义误差为：
[0025]ei
(t)＝zi(t)-η(t)
[0026]
且
[0027]
构建受控误差多智能体系统模型如下：
[0028][0029]
其中，非线性函数假设ei(t)在t＝tk时刻是右连续的，即此外，受控误差多智能体系统模型的初值满足：
[0030]ei
(t)＝λi(t),i＝1,2,
…
,n
[0031]
其中，-τ＜t≤0且连续函数类
[0032]
作为本发明的进一步改进，步骤s6包括：分别推导构建的李雅普诺夫函数的dini导数在[tk,t
k 1
)，上满足：
[0033][0034]
以及在脉冲时刻tk的左右边界之间满足：
[0035][0036]
其中，δ为与脉冲效应相关的参数，v(t)为李雅普诺夫函数，d

v(t)为李雅普诺夫函数的dini导数。
[0037]
作为本发明的进一步改进，所述比较系统如下：
[0038][0039]
其中，为脉冲系统的特解，且ε＞0。
[0040]
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行如上述任意一项所述的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法。
[0041]
本发明还提供了一种电子设备，其包括：一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如上述任意一项所述的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法。
[0042]
本发明还提供了一种基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性系统，其包括以下模块：
[0043]
非线性多智能体系统的数学模型构建模块，用于构建受到外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型；
[0044]
独立领导智能体的数学模型，用于基于外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型构建独立领导智能体的数学模型；
[0045]
控制器构建模块，用于基于外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型和独立领导智能体的数学模型，结合脉冲控制、牵制控制以及分布式控制策略构建控制器；
[0046]
受控误差多智能体系统模型，用于基于所述控制器定义误差并构建受控误差多智能体系统模型；
[0047]
离散李雅普诺夫函数模块，用于利用离散李雅普诺夫函数法引入脉冲时间窗使得脉冲可以在一段时间内随机产生；
[0048]
关系式推导模块，用于分别推导构建的李雅普诺夫函数在时间区间和脉冲时刻上满足的关系式；
[0049]
比较系统获取模块，用于根据分别推导构建的李雅普诺夫函数在时间区间和脉冲时刻上满足的关系式，利用比较原理得出对应的比较系统；
[0050]
全局指数准一致性模块，用于利用比较系统以及脉冲比较原理，实现受扰非线性多智能体全局指数准一致性。
[0051]
本发明的有益效果：
[0052]
本发明将时变时滞以及外部扰动信号等加以结合，建立了受扰的时变时滞非线性多智能体模型，大大提高了模型的适应度，更加符合实际。
[0053]
本发明通过利用离散李雅普诺夫函数法，引入脉冲时间窗的概念，可以使得脉冲序列中的每一个脉冲在一定时间内随机产生，降低结果的保守性，在实际生产中也便于实现。
[0054]
本发明利用脉冲控制以及牵制控制等控制策略设计分布式脉冲牵制控制器。它可以利用控制器中的反馈牵制项抵消脉冲可能带来的负作用从而保证系统一致性的顺利实现。此外，由于脉冲的存在，控制效果只在每一个离散的脉冲时刻产生，减少了控制成本，提高了控制效率。
[0055]
本发明同时考虑了脉冲可能会对系统一致性的实现过程带来的负作用，拓展了脉冲效应的讨论范围并利用参数变分法以及脉冲比较原理等给出不同脉冲效应下的一致性判别条件以及不同效应下的收敛速率，使得研究结果更加符合实际。
[0056]
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。
附图说明
[0057]
图1是本发明优选实施例中基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法的流程图；
[0058]
图2是本发明优选实施例中tk时刻脉冲时间窗示意图；
[0059]
图3为本发明优选实施例中控制信号示意图；
[0060]
图4为本发明优选实施例中0《δ≤1时系统一致性误差演化曲线；
[0061]
图5为本发明优选实施例中0《δ≤1时系统每一个智能体第一个状态演化曲线；
[0062]
图6为本发明优选实施例中0《δ≤1时系统每一个智能体误差演化曲线；
[0063]
图7为本发明优选实施例中δ＞1时系统一致性误差演化曲线；
[0064]
图8为本发明优选实施例中δ＞1时系统每一个智能体第一个状态演化曲线；
[0065]
图9为本发明优选实施例中δ＞1时系统每一个智能体误差演化曲线。
具体实施方式
[0066]
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
[0067]
如图1所示，为本发明优选实施例中的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法，该基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法包括以下步骤：
[0068]
步骤s1、构建受到外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型；
[0069]
具体地，所述外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型如下：
[0070][0071]
其中，是系统中第i个智能体zi的状态向量；矩阵为系统中的常数参数矩阵；t为时间；τ(t)为时变时滞满足0＜τ(t)≤τ；非线性函数满足ξi(t)为外部扰动输入，i＝1,2,
…
,n且
[0072]
步骤s2、基于外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型构建独立领导智能体的数学模型；
[0073]
具体地，所述独立领导智能体的数学模型如下：
[0074][0075]
其中，为独立领导智能体η的状态向量。此外，该系统的解η(t)可以被看成富含丰富信息的领导者，而在非线性多智能体系统(1)中的所有智能体都可以被看作它的跟随者从而跟踪它的状态。因此，非线性多智能体系统(1)与目标状态(2)之间的全局指数准一致性问题便可以看作成一个领导-随从问题。
[0076]
步骤s3、基于外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型和独立领导智能体的数学模型，结合脉冲控制、牵制控制以及分布式控制策略构建控制器；
[0077]
具体地，所述控制器如下：
[0078][0079]
其中，t为时间；η(t)为独立领导智能体η的状态向量；μ为脉冲效应；g为控制强度；ωi≥0为反馈牵制增益，当系统中第i个智能体被牵制时，ωi＞0；定义对角矩阵ω＝diag{ω1,ω2,
…
,ωi}；分布式控制矩阵l＝(l
ij
)n×n满足耗散条件，即对于脉冲序列假设其满足0＝t0＜t1＜t2＜
…
＜tk＜
…
且对于有δ(t)为关于时间t的狄拉克脉冲函数。
[0080]
上述控制器结合脉冲控制以及牵制控制等控制策略设计而成。它可以利用自身模型中的反馈牵制项抵消脉冲可能带来的负作用从而保证系统一致性的顺利实现。此外，由于脉冲的存在，控制效果只在每一个离散的脉冲时刻产生，减少了控制成本，提高了控制效率。
[0081]
步骤s4、基于所述控制器定义误差并构建受控误差多智能体系统模型；
[0082]
具体地，步骤s4包括：
[0083]
基于所述控制器定义误差为：
[0084]ei
(t)＝zi(t)-η(t)
[0085]
且
[0086]
构建受控误差多智能体系统模型如下：
[0087][0088]
其中，非线性函数假设ei(t)在t＝tk时刻是右连续的，即此外，受控误差多智能体系统模型的初值满足：
[0089]ei
(t)＝λi(t),i＝1,2,...,n(5)
[0090]
其中，-τ＜t≤0且连续函数类
[0091]
步骤s5、利用离散李雅普诺夫函数法引入脉冲时间窗使得脉冲可以在一段时间内随机产生；
[0092]
先介绍一下时间窗的概念，表示属于脉冲时刻tk的脉冲时间窗(简称脉冲窗)。表明在tk时刻产生的脉冲可以在这段时间区间内随机产生，附图2为示意图。进一步考虑到所有的脉冲时刻，定义以及分别为脉冲序列中的最小和最大脉冲间隔。则所有的脉冲都将会在脉冲时间窗内随机产生，也就是说对于tk∈[t
k-1
d
min
,t
k-1
d
max
]。
[0093]
可以看出，与传统间歇的控制策略不同的是，脉冲在一段脉冲时间窗内只产生一次，即只在某一瞬间产生控制信号而不是一段时间内连续产生控制信号，这无疑在很大程度上减少了控制时间进而可以有效的降低控制成本。同时，由于在发明过程中考虑了脉冲序列的随机性，使得研究结果更加符合工业生产的实际情况。
[0094]
给出全局指数准一致性的定义：基于任意初值，如果存在λ＞0，t0＞0以及β＞0，则受扰非线性多智能体系统(1)与独立领导智能体(2)之间将会以如下的形式实现全局指数准一致性：
[0095][0096]
其中，为误差界。
[0097]
上述定义在最终判断系统是否实现准一致性的过程中起到十分重要的作用。
[0098]
接下来，利用离散李雅普诺夫函数法引入脉冲时间窗。有必要介绍离散李雅普诺夫函数法：首先，时间区间[tk,t
k 1
)被分为了[tk,tk d
min
)以及[tk d
min
,t
k 1
)两大部分并且
其次，[tk,tk d
min
)这一区间被等分为h个更小的时间区间，每一个小区间可以被描述为且每一个小区间的长度是此外，定义随后，假设连续矩阵函数θ(t)在每一个区间上都是分段连续的，定义θr＝θ(tk χr)，利用线性插值法，可以有如下的转换：
[0099][0100]
其中为插值系数，通过上述转换，连续矩阵函数θ(t)在区间[tk,tk d
min
)且上只与插值系数ι有关；进一步，假设连续矩阵函数θ(t)在区间[tk d
min
,t
k 1
)上是一个常数矩阵θh；最终，根据上述分析，带有离散形式的矩阵函数θ(t)可以被表示为
[0101][0102]
步骤s6、分别推导构建的李雅普诺夫函数在时间区间和脉冲时刻上满足的关系式；
[0103]
利用离散李雅普诺夫函数法，我们可以很好地处理由于引入脉冲窗导致的两个不同的区间[tk,tk d
min
)以及[tk d
min
,t
k 1
)，
[0104]
根据离散李雅普诺夫函数法，我们可以构建对应的离散李雅普诺夫函数并进行理论推导与数值仿真，进而得出系统实现全局指数准一致性的条件与方法，具体过程如下：
[0105]
构建李雅普诺夫函数如下所示：
[0106][0107]
对于区间[tk,tk d
min
)，可以得出：
[0108][0109]
此外，我们有：
[0110][0111]
根据误差的定义以及受控误差系统，可以得出：
[0112][0113]
接下来针对每一项进行分析：
[0114][0115][0116][0117]
根据上述结论，我们可以得出：
[0118][0119]
让φr(ι)＝a
t
θr(ι) θr(ι)a θr(ι)e κ1b
t
θr(ι)bκ1 2θr(ι)i ξr，πr(ι)＝κ2d
t
θr(ι)dκ2。
[0120]
利用线性插值法，可以得出：
[0121][0122]
如果存在则可以得出
[0123][0124]
根据上述分析，可以得到：
[0125][0126]
其中，t∈[tk,tk d
min
)，
[0127]
接下来考虑区间[tk d
min
,t
k 1
)，θ(t)＝θh。与上述步骤类似，我们可以得出：
[0128][0129]
如果存在则：
[0130][0131]
其中t∈[tk d
min
,t
k 1
)，
[0132]
接下来根据式(7)和(8)，可以得出：
[0133][0134]
其中，
[0135]
考虑处于tk，时受控误差多智能体系统。利用克罗内克积，可以将其改写成
[0136][0137]
基于式(9)且如果存在：
[0138][0139]
则可以得出：
[0140][0141]
步骤s7、根据分别推导构建的李雅普诺夫函数在时间区间和脉冲时刻上满足的关系式，利用比较原理得出对应的比较系统；
[0142]
具体地，利用比较原理，将设定为如下脉冲系统的特解且ε＞0：
[0143]
得到比较系统如下：
[0144][0145]
步骤s8、利用比较系统以及脉冲比较原理，实现受扰非线性多智能体全局指数准一致性。
[0146]
具体地，根据脉冲比较原理，可以得出且t≥0。
[0147]
根据参数变分法，可以得出如下的积分式：
[0148][0149]
其中，y(t,s)(t＞s≥0)是下列线性脉冲系统的柯西矩阵：
[0150][0151]
接下来，考虑到不同的脉冲效应，将δ的范围分为0《δ≤1以及δ＞1后，分别进行讨论。
[0152]
情形1：针对0《δ≤1，可以得出：
[0153][0154]
定义以及则有：
[0155][0156]
定义一个参数函数为则如果存在且f(∞)＞0，可以得出此外，意味着该参数函数是严格单调递增的。基于上述分析，针对于等式一定存在一个特解
[0157]
针对于-τ≤t≤0，可以得出：
[0158][0159]
接下来，我们需要证明在t＞0时，下式是正确的：
[0160][0161]
根据反证法，如果式(13)是正确的，那么一定存在使得：
[0162][0163]
且对于(12)式，在时依然成立，这意味着：
[0164][0165]
接下来，根据式(11)以及(15)，给出下述详细的计算过程：
[0166][0167]
可以看出，所得结果与式(14)相冲突。因此，之前的假设不成立，也就是说式(13)正确。
[0168]
因此，当ε
→
0时，可以得出：
[0169][0170]
也就是说：
[0171][0172]
即引入脉冲窗之后，当0《δ≤1时，通过应用设计的控制器(3)，实现了受扰非线性
多智能体系统(1)与独立领导智能体(2)之间的全局指数准一致性，其中收敛率为误差界为：
[0173][0174]
情形2：针对δ＞1，可以得出：
[0175][0176]
与情形1的过程相类似，可以得出：
[0177][0178]
即引入脉冲窗之后，当δ＞1时，通过应用设计的控制器(3)，实现了受扰非线性多智能体系统(1)与独立领导智能体(2)之间的全局指数准一致性，其中收敛率为误差界为：
[0179][0180]
结论：通过上述分析与推导，总结出一种基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性实现方法如下：
[0181]
考虑脉冲时间窗下的一个随机脉冲序列{t0,t1,t2,...,tk}，我们定义如果存在参数δ以及一系列正定对称矩阵θr,r＝1,2,...,h-1，使得：
[0182]
情形1：针对0《δ≤1，如果存在：
[0183][0184][0185][0186]
[0187]
则受控误差多智能体系统(4)将会以全局指数的形式收敛到一个紧集中，其中收敛率为：为的特解，且：
[0188][0189]
称为误差界。即引入脉冲窗之后，当0《δ≤1时，通过应用设计的控制器(3)，实现了受扰非线性多智能体系统(1)与独立领导智能体(2)之间的全局指数准一致性，其中收敛率为误差界为
[0190]
情形2：针对δ＞1，如果存在：
[0191][0192][0193][0194][0195]
则受控误差多智能体系统(4)将会以全局指数的形式收敛到一个紧集中，其中收敛率为：为的特解，且：
[0196][0197]
称为误差界。即引入脉冲窗之后，当δ＞1时，通过应用设计的控制器(3)，实现了受扰非线性多智能体系统(1)与独立领导智能体(2)之间的全局指数准一致性，其中收敛率为误差界为
[0198]
为了进一步验证本发明的有效性，采用以下步骤：
[0199]
步骤1：构建蔡氏电路模型与选择参数。
[0200]
受扰非线性多智能体系统模型以及独立领导智能体模型分别选择为(1)和(2)，其中受扰非线性多智能体系统中含有六个智能体。接下来，利用应用范围非常广的蔡氏电路进行数值仿真验证，每一个智能体都可以看成一个独立的蔡氏电路。带有时变时滞的蔡氏电路模型如下所示：
[0201][0202]
其中，蔡氏电路模型中的参数取值为a1＝9.02，a2＝14.97，a3＝0，a4＝-1，a5＝0，a6＝-0.67，非线性函数
[0203]
此外，h＝3，控制强度设置为g＝0.1，θ0＝9
×
10-7
i，θ1＝0.1i，θ2＝0.4i，θh＝0.9i。
[0204]
步骤2：考虑不同脉冲效应，分别对0《δ≤1以及δ＞1进行数值仿真。
[0205]
利用simulink，当0《δ≤1时：
[0206]
考虑脉冲时间窗之后，设置脉冲效应μ＝1.3，ω＝diag{0.1,0,0,0,0.1,0}，考虑脉冲时间窗之后，设置脉冲效应μ＝1.3，ω＝diag{0.1,0,0,0,0.1,0}，定义一致性误差此时δ＝0.95＜1符合情况。通过计算可以得出
[0207][0208]
此外，误差界为：
[0209][0210]
附图3展示了控制信号示意图，可以看出控制信号不是均匀而是随机产生的，这是因为引入了脉冲时间窗导致脉冲在一定时间内随机产生而造成的。附图4、5、6分别展示了一致性误差演化曲线、每一个智能体第一个状态的演化曲线以及每一个智能体的误差曲线。可以看出的是，经过一段时间，误差均全局指数收敛并保持在允许的误差界0.228范围内，即实现了当0《δ≤1时受扰非线性多智能体的准一致性，验证了发明的可靠与合理性。
[0211]
利用simulink，当δ＞1时：
[0212]
考虑脉冲时间窗之后，设置脉冲效应μ＝3，ω＝diag{0.5,0.3,0.3,0,0.5,0.5}，ω＝diag{0.5,0.3,0.3,0,0.5,0.5}，定义一致性误差此时δ＝1.32＞1符合情况。通过计算得出
[0213][0214]
此外，误差界为：
[0215][0216]
附图7、8、9分别展示了一致性误差演化曲线、每一个智能体第一个状态的演化曲线以及每一个智能体的误差曲线。可以看出的是，经过一段时间，误差均全局指数收敛并保持在允许的误差界0.108范围内，即实现了当δ＞1时受扰非线性多智能体的准一致性，验证了发明的可靠与合理性。
[0217]
其中，δ为与脉冲效应相关的参数，v(t)为李雅普诺夫函数，d

v(t)为李雅普诺夫函数的dini导数。
[0218]
本发明建立了新型多智能体系统模型。本发明将时变时滞以及外部扰动信号等加以结合，建立了受扰的时变时滞非线性多智能体模型，大大提高了模型的适应度，更加符合实际。
[0219]
本发明引入脉冲时间窗，考虑脉冲序列的随机性。在以往的绝大多数工作中，均假设脉冲时刻是已知并固定的，即忽略了脉冲序列的随机性。本发明通过利用离散李雅普诺夫函数法，引入脉冲时间窗的概念，可以使得脉冲序列中的每一个脉冲在一定时间内随机产生，降低结果的保守性，在实际生产中也便于实现。
[0220]
本发明设计新型高效的控制器。不同于其他研究所提出的控制器结构，本发明利用脉冲控制以及牵制控制等控制策略设计分布式脉冲牵制控制器。它可以利用控制器中的反馈牵制项抵消脉冲可能带来的负作用从而保证系统一致性的顺利实现。此外，由于脉冲的存在，控制效果只在每一个离散的脉冲时刻产生，减少了控制成本，提高了控制效率。
[0221]
本发明考虑多重脉冲效应。不同于之前的研究工作只考虑脉冲带来的正作用，本发明同时也考虑了脉冲可能会对系统一致性的实现过程带来的负作用，拓展了脉冲效应的讨论范围并利用参数变分法以及脉冲比较原理等给出不同脉冲效应下的一致性判别条件以及不同效应下的收敛速率，使得研究结果更加符合实际。
[0222]
本发明突破了传统多智能体一致性分析只考虑具有积极作用脉冲效应的限制，从而将脉冲效应推广到所有可行的范围，大大扩大了脉冲控制在工业领域的适用范围。此外，由于脉冲时间窗的引入可以使得脉冲在一定时间内随机产生，无需确定精确时刻的脉冲序列，在一定程度上降低了实现难度，更有利于工业上的实现。
[0223]
本发明优选实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任一实施例所述的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法。
[0224]
本发明优选实施例还公开了一种电子设备，包括：一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行上述任意一实施例所述的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法。
[0225]
本发明优选实施例还公开了一种基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性系统，其包括以下模块：
[0226]
非线性多智能体系统的数学模型构建模块，用于构建受到外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型；
[0227]
独立领导智能体的数学模型，用于基于外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型构建独立领导智能体的数学模型；
[0228]
控制器构建模块，用于基于外部扰动的非线性多智能体系统的数学模型和独立领导智能体的数学模型，结合脉冲控制、牵制控制以及分布式控制策略构建控制器；
[0229]
受控误差多智能体系统模型，用于基于所述控制器定义误差并构建受控误差多智能体系统模型；
[0230]
离散李雅普诺夫函数模块，用于利用离散李雅普诺夫函数法引入脉冲时间窗使得脉冲可以在一段时间内随机产生；
[0231]
关系式推导模块，用于分别推导构建的李雅普诺夫函数在时间区间和脉冲时刻上满足的关系式；
[0232]
比较系统获取模块，用于根据分别推导构建的李雅普诺夫函数在时间区间和脉冲时刻上满足的关系式，利用比较原理得出对应的比较系统；
[0233]
全局指数准一致性模块，用于利用比较系统以及脉冲比较原理，实现受扰非线性多智能体全局指数准一致性。
[0234]
本发明实施例的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性系统用于实现前述的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法，因此该系统的具体实施方式可见前文中的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法的实施例部分，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再展开介绍。
[0235]
另外，由于本实施例的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性系统用于实现前述的基于脉冲窗的受扰非线性多智能体准一致性方法，因此其作用与上述方法的作用相对应，这里不再赘述。
[0236]
以上实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。