摘要：研究具有耦合二次型随机性能指标的离散时间大种群随机多智能体系统的分散博弈问题,系统所受的噪声干扰为条件二阶矩有界的鞅差序列,比以往研究所考虑的高斯白噪声情形更具有广泛性。采用状态聚集方法构造了对种群状态平均的估计,基于Nash必然等价原理设计了分散控制律,并利用概率极限理论分析了闭环系统的稳定性和最优性,主要结果包括:(1)证明了对种群状态的平均的估计在某种范数意义下的强一致性,即种群状态的平均与其估计值之间的误差在该范数意义下将随系统个体数N的增加几乎必然收敛于0;(2)证明了闭环系统的几乎必然一致稳定性,即系统的稳定性与种群个体数N无关;(3)证明了所设计的分散控制律是几乎必然渐近Nash均衡策略。

摘要：多自主体系统是当前系统控制界研究的热点问题.在实际中,自主体系统通常并不是在理想的环境下执行任务,而是面临多源头、多层次和多变化的各类不确定性因素的影响.它们通过在微观层面上影响各自主体决策的正确性,从而在宏观上对自主体系统的整体行为产生显著影响.不确定性因素和多自主体系统分布式信息架构交互耦合,给系统的设计与分析带来本质性困难.本文围绕分布式估计与分布式控制问题,研究在随机通信噪声、数据丢失、量化和系统未知结构参数等不确定因素影响下,如何为各自主体设计更加鲁棒、更加有效的分布式估计算法及分布式控制律,以实现全局估计与控制目标,并对闭环系统性能进行系统分析.