本文研究了离散时间非线性多智能体系统在切换通信拓扑下的共识问题，并采用模型预测控制（MPC）方法进行求解。对于遵循马尔可夫切换规律的系统，现有的MPC解决方案难以基于模型预测获得可靠的优化结果。为此，我们提出了一种新的基于神经网络的算法，通过实时近似和最小化MPC的成本函数，降低通信不足带来的影响。通过不同应用和场景的仿真验证了所提方法的有效性。

本研究针对多自主水下航行器（AUV）编队在复杂海洋环境下的路径跟踪问题，提出了一种结合非线性模型预测控制（NMPC）和事件触发通信（ETC）的多智能体协同控制策略。该策略旨在解决传统控制方法在处理非线性动态、输入约束及时变通信延迟方面的局限性，通过实时优化控制输入和动态调整通信频率，实现AUV编队的高精度路径跟踪和协同控制。NMPC是一种基于滚动优化和反馈校正的闭环最优控制策略，能够显式地处理系统

本文研究了具有非线性不确定性的多智能体系统的固定时间事件触发共识控制问题。基于事件触发策略的固定时间共识协议被提出，这些协议可以显著降低能量消耗和控制器更新的频率。集中式和分布式共识控制策略均被考虑。证明了在所提出的事件触发共识控制策略下，可以避免Zeno行为。与有限时间共识相比，固定时间共识可以在固定的收敛时间内达成，而与智能体的任意初始状态无关。最后，通过两个例子展示了固定时间事件触发共识协议

本研究聚焦于遭受拒绝服务（DoS）攻击的网络物理多智能体系统（CPS）的弹性模型预测控制问题。随着多智能体系统在众多领域的广泛应用，其面临的网络安全威胁，尤其是DoS攻击，对系统的正常运行和稳定性构成了严重挑战。本文旨在构建有效的弹性模型预测控制策略，以提高系统在DoS攻击下的性能和恢复能力，确保系统能持续稳定地运行。

多智能体系统是由多个具有一定功能的智能体组成的系统，这些智能体能够感知环境、进行决策并与其他智能体进行交互。智能体之间的协同合作是实现整个系统整体目标的关键。为了实现多智能体系统的高效运行，需要研究协同控制技术。

多智能体系统的事件驱动策略是受到未来使用资源有限的嵌入式微处理器的启发，这些微处理器将收集信息并触发个体智能体控制器的更新。本文考虑的控制器更新是事件驱动的，取决于某个测量误差与状态函数范数的比值，并应用于一阶一致性问题。首先考虑了集中式方案，然后是其分布式对应方案，在该方案中，智能体仅需要知道其邻居的状态即可实现控制器。随后，结果被扩展到自触发设置，其中每个智能体在上一次更新时计算其下一次更新时

本文提出一种“模型预测控制（MPC）+ 滚动时域估计（MHE）”一体化框架，旨在解决在传感器和执行器双重噪声环境下，将移动机器人稳定到指定目标点 xs​ 的问题。与现有研究仅单独考虑状态或控制噪声、且将估计与控制分步求解的做法不同，本文创新性地把传感器噪声和执行器噪声同时纳入联合优化，实现了真正意义上的“估计–控制闭环”。采用多重打靶法将 MPC 问题转化为非线性规划（NLP），并利用 CASAD

结构灵活性：支持交流、直流或混合组网，通过公共耦合点实现功率交互，可脱离主电网独立运行。技术优势提高可再生能源渗透率，减少弃风弃光现象。通过能量互济提升供电可靠性，例如在配电网故障时提供恢复服务。控制架构集中式分层控制：依赖能量管理系统（EMS）进行全局调度，但对通信能力要求高。分布式多代理控制：通过智能体（Agent）自主决策，降低对中心节点的依赖。非对称纳什谈判理论为多微网电能共享提供了兼顾效

本文聚焦无模型自适应预测控制（MFAPC）与无模型自适应迭代学习控制（MFAILC）的数值验证仿真研究。通过构建基于紧致形式动态线性化（CFDL）的仿真程序，分别验证了MFAPC在非线性系统预测跟踪中的有效性，以及MFAILC在非线性系统迭代轨迹跟踪中的性能。仿真结果表明，两种方法均能有效处理非线性系统控制问题，为复杂工业过程的控制提供了新的思路。

二维栅格地图路径规划在机器人导航、智能物流等领域至关重要。传统算法在复杂动态环境中存在局限性，海市蜃楼搜索优化（MSO）算法虽展现出一定优势，但仍需改进。本文提出将精英反向策略与免疫思想融入MSO算法，应用于二维栅格地图路径规划。通过精英反向学习生成多样化种群，利用免疫思想的克隆、变异操作增强算法局部搜索能力。实验结果表明，改进后的算法在静态和动态栅格环境中，路径长度更短、避障成功率更高、收敛速度