基于拓扑分析的复杂网络能控性与能观性研究

The project will focus on the relationship between the controllability and observability of large-scale complex networks and the topological properties of networks. The project will investigate the problem of how to select a fraction of nodes to be directly controlled or measured so that the whole network could achieve some kind of optimal performance, based on the analysis of network topological properties and the design of controllers and observers. The project will propose algorithms for optimal selection of driver nodes to achieve robust controllability, sensor nodes to achieve robust observability, and 'control plus sensing' nodes to achieve controllability and observability of complex networks. The project will also investigate model reduction of complex networks and sliding-window pinning control strategy for mobile multi-agent systems with time-varying topologies. It is expected that the project will make significant contributions based on the effective combination of network science and control science, and thus provide new theory and methods for the effective control and detection of complex networked systems.

本项目围绕大规模复杂网络的能控性与能观性和网络拓扑性质之间的关系，重点研究如何基于对网络拓扑性质的分析以及控制和估计算法的设计，有选择地对网络中的部分节点直接控制或者直接测量以使得整个网络具有某种最优的性能指标。项目将给出实现复杂网络鲁棒能控性的驱动节点的最优选取算法、实现复杂网络鲁棒能观性的传感器节点的最优选取算法、使得整个网络系统能控且能观的"控制+观测"节点的最优选取算法。项目还将研究复杂网络的简约表示以及具有时变拓扑的移动多自主体系统的滑动窗口牵制控制策略等。项目期望通过网络科学与控制科学的有效结合取得重要创新性成果，为复杂网络系统的有效控制与检测提供新理论与方法。

本项目围绕大规模复杂网络的能控性与能观性和网络拓扑性质之间的关系，重点研究如何有选择地对网络中的部分节点直接控制以使得整个网络具有某种最优的性能指标。项目取得的主要成果包括：给出了一般的复杂网络化MIMO系统的状态能控性的充要条件；给出了具有饱和输入的多自主体网络系统的半全局一致性条件，设计和分析了复杂网络上的连边一致性协议；提出了一种新的网络竞争动力学模型；设计并分析了一类具有不同驱动限制的移动传感器在一维空间上的覆盖控制律。.受到基金资助发表期刊论文共37篇，其中被SCI索引的论文36篇；发表被EI索引的会议论文38篇。关于复杂网络能控性的研究受到国际复杂网络领域领军人物的关注和引用。负责人作为第一完成人的“复杂网络演化动力学分析与控制”项目获得2015年国家自然科学二等奖。项目培养博士研究生8名，硕士研究生12名。本项目通过网络科学与控制科学的有效结合取得了重要创新性成果，为复杂网络系统的有效控制提供了新理论与方法。