文 献 综 述
1.多智能体系统一致性问题研究背景
近年来，多智能体系统的一致性控制问题在包括生物学，物理学，计算机科学和控制工程等不同领域中引起了人们越来越多的兴趣，例如传感器网络中的时间同步，多个无人自主飞行器的形成控制，分布式计算和鱼的聚集等等。多智能体系统是指有两个及以上智能体组成的，且其中某些智能体之间能够通信的系统，如多飞行器系统，多机器人系统等等。一致性简单的说就是一个多智能体系统中所有的智能体能随着时间的变化状态最终趋于某个一致而不需要中央控制器作用，而一致性协议是智能体之间相互作用，交流信息的规则。
1.1图论与矩阵
由N个智能体组成的系统可以通过一个无向图来描述。在这个图里面，顶点的集合V代表这个系统里的智能体，网络拓扑结构随时间变化的边的集合，（包括无顺序的顶点）代表了他们的邻接关系。如果属于E，那么顶点i,j就是相邻的。定义图G的邻接矩阵，如果E，那么,反之。若网络拓扑结构是时变的，则为动态图。
1.2多智能体系统实现一致性的数学表达式
每一个智能体i的状态可以表示为,若所有智能体的状态最终趋于相等，则有：
,
二、多智能体系统一致性问题主要研究方向
目前一致性问题的研究发展迅速，主要研究方向分为集群，蜂拥，聚集，传感器网络估计等四个方向。谢光强[5]等人在这四个方面的研究现状进行了总结，群集是指在无集中式控制和全局模型的情况下，通过个体的局部感知能力和相应的反应行为使整体呈现出一致的行为，如自然界的鸟群，鱼群等。蜂拥问题是指在一个多智能体系统中，所有智能体最终能够达到速度矢量相等，相互间的距离相等，是群集的一种特殊情况。聚集问题是指智能体最终能够聚集在某一点，例如一群机器人要共同达到某一个地方合作完成一项任务等等。传感器网络估计问题主要研究分布式卡尔曼滤波，每一个传感器仅与部分传感器进行信息交换。
