多智能体系统分布式协同控制

多智能体系统分布式协同控制技术领域，面临诸多挑战，其中最为主要的有如下四个：

第一，多无人系统需要具备智能化的指挥与决策能力，以此解决指挥无序的问题。

第二，多无人系统需要设计分布式的控制算法，以完成复杂的控制任务、解决任务复杂性问题。

第三，多无人系统应该具备自主故障监测和容错控制能力，由此解决无人系统中的故障频发问题。

第四，如何借助人的行为进行人为干预以提升协同控制能力，以无人系统中控制不力的问题。

针对以上提到的四个挑战，可以凝练成四个科学问题，包括，协同中的智能指挥与决策；分布式协同控制；协同的故障监测和诊断；共享控制。

对于决策与控制所面临的挑战，首先是要考虑无人系统所处的环境不确定，决策信息不完备，以及通信是受限制的情况下，如何提高多智能体协同决策的智能化程度，从而实现对任务完成更加有效和高效，这是我们面临的根本问题。由此，解决问题思路是将角色的概念引入到多智能体中，以解决复杂条件对多智能体协同任务的影响，包含以下几个内容：第一，协同决策模型的构建。第二，基于角色模型，考虑角色的分析和指派问题，针对多指标动态态势下多智能体角色指派问题，提出了角色评估和指派方法，该方法能够根据环境态势变化和武器平台、运动平台性能的差别得到不同的角色分配，从而形成角色的动态调节能力。第三，隐式协同决策。特别是智能体交互通讯条件比较受限的情况下，仿照人类协同的方式提出了不依赖直接交互，而是通过一种基于角色的隐式协同框架来实现多智能体的隐式协同决策。   第四，基于时序逻辑约束下的多智能体协同规划问题。第五，决策中的优化问题。我们提出了控制思想驱动的协同决策优化方法，智能体仅利用自身的指标和协同的通信就可以得到整体任务最优的决策策略，利用自身信息来得到整体任务指标最优的决策策略。