Distributed Model Predictive Control Design for Multi-agent Systems via Bayesian Optimization

📄 arXiv: 2501.12989v2 📥 PDF

作者: Hossein Nejatbakhsh Esfahani, Kai Liu, Javad Mohammadpour Velni

分类: eess.SY

发布日期: 2025-01-22 (更新: 2025-05-19)

💡 一句话要点

提出基于多智能体贝叶斯优化的分布式模型预测控制设计方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 分布式模型预测控制 多智能体系统 贝叶斯优化 ADMM 协同学习

📋 核心要点

  1. 现有DMPC方法在模型不完善时性能下降，难以适应复杂多智能体系统。
  2. 利用MABO算法，通过分布式优化框架协同学习参数化的DMPC方案，提升闭环性能。
  3. 通过数值实验验证了所提方法的有效性，并提供了理论证明保证最优性和收敛性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新方法，该方法利用多智能体贝叶斯优化（MABO）来设计多智能体系统的分布式模型预测控制（DMPC）方案。主要目标是即使在局部模型预测控制器依赖于不完善的局部模型时，也能学习到最优的DMPC方案。所提出的方法采用基于对偶分解的分布式优化框架，并结合了基于交替方向乘子法（ADMM）的MABO算法，以实现参数化DMPC方案的协同学习。这增强了局部控制器的闭环性能，尽管其模型与实际的多智能体系统动力学之间存在差异。除了新提出的算法外，这项工作还提供了严格的证明，确立了底层学习方法的最优性和收敛性。最后，给出了数值例子来证明所提出的基于MABO的学习方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体系统中，由于局部模型不完善导致分布式模型预测控制（DMPC）性能下降的问题。现有的DMPC方法通常假设局部模型是精确的，或者需要大量的离线训练数据，这在实际应用中难以满足。因此，如何在模型不确定性下设计鲁棒且高效的DMPC方案是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用多智能体贝叶斯优化（MABO）算法，在分布式框架下协同学习DMPC的参数。每个智能体维护自己的局部模型，并通过MABO算法与其他智能体进行信息交互，从而优化全局性能。这种方法可以在模型不确定性下，自适应地调整DMPC的参数，提高系统的鲁棒性和性能。

技术框架：整体框架基于对偶分解的分布式优化，具体包括以下几个主要模块：1）局部模型预测控制器：每个智能体根据自己的局部模型进行预测和控制；2）ADMM-based MABO：利用ADMM算法实现分布式贝叶斯优化，每个智能体通过迭代更新自己的DMPC参数；3）通信模块：智能体之间通过通信网络交换信息，例如局部模型的预测结果和控制参数。整个流程通过迭代优化，最终达到全局最优。

关键创新：论文的关键创新在于将MABO算法引入到DMPC设计中，实现了一种分布式的协同学习方法。与传统的DMPC方法相比，该方法不需要精确的全局模型，并且能够自适应地调整DMPC参数，从而提高系统的鲁棒性和性能。此外，论文还提供了严格的理论证明，保证了算法的最优性和收敛性。

关键设计：论文的关键设计包括：1）DMPC参数化：将DMPC的参数表示为可学习的变量，例如控制器的权重和预测时域长度；2）MABO算法：采用高斯过程作为代理模型，利用采集函数选择下一个要评估的DMPC参数；3）ADMM算法：利用ADMM算法将全局优化问题分解为多个局部优化问题，并通过迭代更新实现分布式求解。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过数值实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明，与传统的DMPC方法相比，基于MABO的DMPC方法能够显著提高多智能体系统的性能，尤其是在模型不确定性较大的情况下。具体的性能提升幅度未知，但摘要强调了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多智能体系统，例如无人机编队、自动驾驶车辆协同控制、机器人集群等。通过该方法，可以提高这些系统在复杂环境下的鲁棒性和性能，降低对精确模型的依赖，从而实现更安全、更高效的协同控制。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a new approach that leverages Multi-agent Bayesian Optimization (MABO) to design Distributed Model Predictive Control (DMPC) schemes for multi-agent systems. The primary objective is to learn optimal DMPC schemes even when local model predictive controllers rely on imperfect local models. The proposed method invokes a dual decomposition-based distributed optimization framework, incorporating an Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)-based MABO algorithm to enable coordinated learning of parameterized DMPC schemes. This enhances the closed-loop performance of local controllers, despite discrepancies between their models and the actual multi-agent system dynamics. In addition to the newly proposed algorithms, this work also provides rigorous proofs establishing the optimality and convergence of the underlying learning method. Finally, numerical examples are given to demonstrate the efficacy of the proposed MABO-based learning approach.