毕业论文课题相关文献综述
一、选题背景和意义随着科学技术的发展，人们面临的问题开始不断朝大型化、复杂化方向发展。
采用分布式控制算法的多智能体系统逐渐引起国内外学者的广泛关注。
通过智能体之间的交互信息来设计控制算法使跟随智能体与领航智能体的状态保持一致的领导跟随一致性控制，更是因其通信成本低、鲁棒性强、效率高等优点而受到推崇且成果显著。
由于工作环境的复杂多变，多智能体系统通常会遭受到各种干扰的影响，如不确定具体的系统模型而引起的建模不确定干扰，模型参数扰动，由外部因素引起的扰动，如风力、噪声、温度等等。
这些干扰因素严重的影响了系统的稳定性能，目前处理系统干扰问题，有许多先进的控制方法：（1）自适应控制：文［16提出了自适应控制能有效解决系统建模过程中参数不确定的问题（2）鲁棒控制：可以有效抑制系统模型不确定的影响（3）滑模控制：文［17］中提出的滑模控制能有效抑制外部扰动与参数扰动（4）内模控制：1980年，文［18］提出内模法能有效抑制控制系统中由外部扰动产生的影响。
上述扰动抑制控制算法均采用反馈控制，不能快速，直接地做出反应。
而实际应用中不可避免的存在各种外部干扰，这些干扰也会严重的影响系统的稳定性能。
为了克服这种缺陷，学者们提出了主动抗干扰抑制的方法，即通过利用基于扰动测量值或者估计值设计的前馈补偿器来直接抑制系统中的扰动。
其中，干扰观测器(DO)是扰动估计技术中最有效的方法，能够快速消除干扰影响，同时不会加入高增益，能有效提高系统抗干扰性能。
多智能体系统不仅能完全替代单个智能体完成的任务，而且能力大大超过单个智能体，在降低系统建模复杂性的同时，有效提高系统的鲁棒性、可靠性、灵活性。
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