二阶动态网络的模型预测一致性控制策略研究

【摘要】：通过嵌入某种预测机制,实现了相互连接的群体网络在状态和状态微分(即速度)的超快速的一致。通过局部信息对网络未来若干步的动态进行预测,并基于该预测信息优化设计每个个体的分布式一致性控制策略,可以在不改变网络拓扑的条件下,显著加速网络到达一致状态的收敛速度。同时,利用这种分布式的预测控制策略,可保障一致性的个体间通信的间隔时间被大大延长,而网络动态对参数变化的鲁棒性也显著增强。此项研究为自然界的生物群体中普遍存在预测机制提供了数学依据。从工程角度分析,通过植入预测机制,网络可以更快的到达一致性状态,并可有效缩减网络内部个体间的通信成本。