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Observer-based distributed optimization for linear multiagent systems with external disturbances
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AI
DOI：10.15388/namc.2026.31.44762.png)
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摘要
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本文研究了线性多智能体系统（MASs）在外部干扰下的分布式优化问题。首先，利用智能体输出值设计了一种观测系统，能够消除系统外部干扰。其次，基于局部代价函数的梯度信息提出了一种事件触发控制算法，并通过李雅普诺夫稳定性和循环泛函理论严格证明了其收敛性。该新型事件触发协议在阈值函数中引入了驻留时间，有效消除了Zeno行为。通过利用循环泛函技术，推导出更宽松的条件以解决分布式优化问题。最后，通过数值仿真验证了所提协议的有效性和可行性。
Keyword:
external disturbances
multiagent method
multiagent system
distributed optimization
looped functional method
