随着分布式系统和人工智能技术的飞速发展，多智能体系统在无人机编队、机器人协作、智能电网等领域的应用日益广泛，其中协同控制，尤其是一致性控制成为研究热点。面对多智能体系统一致性控制中模型未知或难以获取的挑战，本书聚焦于运用自适应动态规划(ADP)技术解决模型未知情况下的多智能体系统最优一致性问题，探讨了包含控制、领导-跟随一致性控制、异构系统输出一致性控制等多种场景下的ADP控制方法，并研究了基于高斯过程回归的评价网络设计以提升ADP性能。本书可供高等院校自动化、控制理论与控制工程、人工智能、计算机科学等相关专业的学生、教师及科研工作者阅读参考。
王巍，中南财经政法大学信息工程学院副教授，硕士生导师，中国地质大学(武汉)控制科学与工程专业博士。主要从事强化学习与自适应动态规划、多智能体系统等领域的研究。主持湖北省自然科学基金项目、教育部/省重点实验室项目等。以第一/通讯作者发表SCI论文10余篇，已获授权国家发明专利1项。
