【摘 要】
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为防止多智能体集群跟随多个领导者时编队混乱，本文提出了三种k-means聚类算法，算法将集群分成与领导者数量相同的社区，社区内的智能体将跟随同一领导者。所提出的三种算法中，算法一适用于智能体分布空间广的场景，系统达到一致性所需时间最短；算法二则适用于智能体分布稀疏的场景，可有效避免智能体碰撞等危险；算法三则大大降低多智能体集群的控制成本，但将会牺牲系统的收敛速度。相较于传统预先对智能体编号，领导-
【基金项目】
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江苏省重点研发计划BE2018754;BE2019762;BE2020729;BE2021729； 军内科研项目LJ20212Z010032，LJ20212C011129，LJ20202C02049； 军队重点课题JYKYA2021029；
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为防止多智能体集群跟随多个领导者时编队混乱，本文提出了三种k-means聚类算法，算法将集群分成与领导者数量相同的社区，社区内的智能体将跟随同一领导者。所提出的三种算法中，算法一适用于智能体分布空间广的场景，系统达到一致性所需时间最短；算法二则适用于智能体分布稀疏的场景，可有效避免智能体碰撞等危险；算法三则大大降低多智能体集群的控制成本，但将会牺牲系统的收敛速度。相较于传统预先对智能体编号，领导-跟随关系固定的方法，本文所提出的分簇方法使系统收敛时间更短，且有效应对中途任务变更的情况，可快速分配给智能体新的合适任务。
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