隨著分布式系統(tǒng)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，多智能體系統(tǒng)在無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人協(xié)作、智能電網(wǎng)等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，其中協(xié)同控制，尤其是一致性控制成為研究熱點(diǎn)。面對(duì)多智能體系統(tǒng)一致性控制中模型未知或難以獲取的挑戰(zhàn)，本書聚焦于運(yùn)用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃(ADP)技術(shù)解決模型未知情況下的多智能體系統(tǒng)最優(yōu)一致性問(wèn)題，探討了包含控制、領(lǐng)導(dǎo)-跟隨一致性控制、異構(gòu)系統(tǒng)輸出一致性控制等多種場(chǎng)景下的ADP控制方法，并研究了基于高斯過(guò)程回歸的評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)以提升ADP性能。本書可供高等院校自動(dòng)化、控制理論與控制工程、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)的學(xué)生、教師及科研工作者閱讀參考。