孟德元;贾英敏;杜俊平;张军 具有切换拓扑的非线性多智能体系统的高精度编队控制：一种学习方法。 （英语） Zbl 1328.93026号 国际J鲁棒非线性控制 25，第13期，1993-2018（2015）. 摘要：对于许多网络化工业应用，如飞行器和移动机器人，任意高精度被认为是相对编队最理想的控制目标之一。本文的主要目的是提出应用迭代方案开发分布式编队算法的设计准则，以实现此控制目标。如果满足某些条件，则可以通过所开发的算法学习控制输入信号，以实现任意高精度的所需编队。所考虑的系统是具有交换拓扑的有向网络下的一类多智能体系统。这些代理具有离散仿射非线性动力学，但它们的状态函数不必相同。结果表明，由多智能体系统相对输出形式产生的学习过程可以随着迭代次数的增加以指数形式快速收敛。特别是，这项工作引入了一种分布式算法，该算法可以同时实现代理之间所需的相对输出编队，并根据需要沿时间轴调整多代理编队的移动。最后通过数值仿真验证了所提分布式编队算法的有效性和性能。 引用于12文件 MSC公司： 93甲14 分散的系统 68T42型 Agent技术与人工智能 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 93二氧化碳 控制理论中的线性系统 93立方 由微分方程以外的函数关系控制的控制/观测系统（例如混合系统和开关系统） 关键词：高精度地层;非线性多智能体系统;交换拓扑;迭代学习;分布式算法;定向网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Meng}等，《国际鲁棒非线性控制》25，第13期，1993-2018（2015；Zbl 1328.93026） 全文： 内政部 参考文献： [1] CaoY、YuW、RenW、ChengG。分布式多智能体协调研究的最新进展综述。2013年IEEE工业信息汇刊；9(1):427-438. 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