马尼基亚瓦利Srighakollapu;雷切尔·卡帕娜·卡莱曼尼;拉姆克里什纳·帕苏马蒂 优化网络拓扑以实现平均可控性。 （英语） Zbl 1480.93041号 系统。控制信函。 158，文章ID 105061，10 p.（2021）. 摘要：我们解决了识别网络系统的网络拓扑以最大化网络中链路数约束下的平均可控性测度和可控性的问题。我们考虑由具有高阶离散时间线性时不变动力学的子系统组成的网络系统。我们证明了网络系统中一组链路的平均可控性是单调递增的超模函数。由于具有基数约束的函数最大化是一个NP-hard问题，因此我们分析了基于超模曲率最大化非次模集函数的贪婪算法所获得的性能保证。我们表明，随着网络系统中子系统数量的增加，贪婪算法的下界变得微不足道。因此，我们提出了两种启发式算法来解决优化问题，并从计算复杂性和平均可控性方面的性能改进方面对所提出的启发式算法进行了数值验证。 引用于1文件 MSC公司： 93个B05 可控性 93磅70 网络控制 93B24型 拓扑方法 93C55美元 离散时间控制/观测系统 93二氧化碳 控制理论中的线性系统 关键词：网络系统;平均可控性;拓扑设计;离散优化;子模性 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.V.Srighakollapu}等人，系统。控制信函。158，文章ID 105061，10 p.（2021；Zbl 1480.93041） 全文： 内政部 参考文献： [1] Liu，Y.-Y。；Barabási，A.-L.，《复杂系统的控制原理》，现代物理学评论。，88，3，第035006条第（2016）页 [2] Kalman，R.E.，《对最优控制理论的贡献》，Bol。墨西哥Soc.Mat.Mexicana，5，2，102-119（1960）·Zbl 0112.06303号 [3] 缪勒，P。；韦伯，H.，线性动力系统能控性和能观性的某些性质的分析与优化，自动机，8，3，237-246（1972）·兹比尔0242.93014 [4] Pasqualetti，F。；桑皮埃里，S。；Bullo，F.，《复杂网络的可控性度量、限制和算法》，IEEE Trans。控制网络。系统。，1, 1, 40-52 (2014) ·兹比尔1370.93164 [5] 萨默斯，T.H。；Cortesi，F.L。；Lygeros，J.，《关于复杂动态网络的子模性和可控性》，IEEE Trans。控制网络。系统。，3, 1, 91-101 (2016) ·Zbl 1370.93055号 [6] Bof，N。；巴乔·G。；Zampieri，S.，《网络中心性在复杂网络可控性中的作用》，IEEE Trans。控制网络。系统。，4, 3, 643-653 (2017) ·Zbl 1507.93030号 [7] 梅纳拉，T。；凯特瓦，V。；巴塞特，D.S。；Pasqualetti，F.，对称（脑）网络的结构化可控半径，（2018年美国控制年会，2018年美国控制器年会，ACC（2018），IEEE），2802-2807 [8] A.哈姆丹。；Nayfeh，A.，一阶和二阶线性系统的模态可控性和可观测性度量，J.Guid。控制动态。，12, 3, 421-428 (1989) ·Zbl 0681.93006号 [9] 萨默斯，T.H。；Lygeros，J.，复杂动态网络中的最佳传感器和执行器位置，IFAC Proc。第47、3、3784-3789卷（2014年） [10] E.诺扎里。；Pasqualetti，F。；Cortés，J.，《中心节点的异质性解释了复杂动态网络中时变控制调度的好处》，J.complex Netw。(2019) ·Zbl 1473.90036号 [11] 新泽西州科恩。；查斯坦，E.J。；维赫纳，医学博士。；弗洛伊登伯格，J.S。；Bergstrom，C.T.，节点动力学，而非度分布，决定了复杂网络的结构可控性，《公共科学图书馆·综合》，第7、6期，第e38398页，（2012） [12] 薛，M。；Roy，S.，线性耦合动力系统的输入-输出特性：局部动力学与网络交互之间的相互作用，（2017年IEEE第56届决策与控制年会，2017年IEEE第56届决定与控制年会刊，CDC（2017），IEEE），487-492 [13] Hao，Y。；王，Q。；段，Z。；Chen，G.，Kronecker产品网络的可控性，Automatica，110，第108597条，pp.（2019）·兹比尔1429.93039 [14] Hao，Y。；段，Z。；Chen，G.，《关于网络MIMO LTI系统可控性的进一步研究》，国际。J.鲁棒非线性控制，28，5，1778-1788（2018）·Zbl 1390.93147号 [15] Hao，Y。；王，Q。；段，Z.，关于星型网络可控性的一些充要条件，IEEE Trans。电路系统。II： Express简报，67，11，2582-2586（2019） [16] Srighakollapu，M.V。；Kalaimani，R。；Pasumarthy，R.，《优化网络系统的平均可控性》，（IEEE第58届决策和控制会议，IEEE第五十八届决策与控制会议，CDC（2019），IEEE），2066-2071 [17] Rantzer，A。；Valcher，M.E.，《正系统与大规模控制教程》，（2018年IEEE决策与控制会议，2018年IEEE-决策与控制大会，CDC（2018），IEEE），3686-3697 [18] Farina，L。；Rinaldi，S.，《正线性系统：理论与应用》（2000），John Wiley&Sons·Zbl 0988.93002号 [19] 赵，S。；Pasqualetti，F.，具有对角可控性的离散时间动态网络——gramian，IFAC-PapersOnLine，50，1，8297-8302（2017） [20] Chanekar，P。；E.诺扎里。；Cortes，J.，《能量转移边缘中心性及其在增强网络可控性中的作用》，IEEE Trans。Netw公司。科学。工程（2020） [21] A.克拉克。；布什内尔，L。；Poovendran，R.，《关于多智能体系统性能和可控性的领导者选择》，（IEEE第51届IEEE决策和控制会议，IEEE第五十一届IEEE决定和控制会议），CDC（2012），IEEE，86-93 [22] Olshevsky，A.，最小可控性问题，IEEE Trans。控制网络。系统。，1, 3, 249-258 (2014) ·Zbl 1370.93052号 [23] 巴乔·G。；桑皮埃里，S。；Scherer，C.W.，带输入功率约束的Gramian优化，（2019年IEEE第58届决策与控制会议，2019年第58届IEEE决策与控制大会，CDC（2019），IEEE），5686-5691 [24] 陈，X。；佩基托，S。；帕帕斯，G.J。；Preciado，V.M.，《网络可控性的最小边缘添加》，IEEE Trans。控制网络。系统。，6, 1, 312-323 (2018) ·Zbl 1515.93035号 [25] Moothedath，S。；查波卡尔，P。；Belur，M.N.，结构可控性复合系统中的最优网络拓扑设计，IEEE Trans。控制网络。系统。（2020年）·Zbl 07255370号 [26] 拉菲，M。；Bayen，A.M.，《多智能体系统中实现有效平均共识的最优网络拓扑设计》，（第49届IEEE决策与控制会议，第49届EEE决策与控制大会，CDC（2010），IEEE），3877-3883 [27] Hespanha，J.P.，《线性系统理论》（2018），普林斯顿大学出版社·Zbl 1381.93001号 [28] 顾S。；帕斯夸莱蒂，F。；Cieslak，M。；Telesford，Q.K。；Alfred，B.Y。；卡恩，A.E。；Medaglia，法学博士。；维特尔，J.M。；米勒，医学学士。；格拉夫顿，S.T。；Danielle，S.B.，《结构脑网络的可控性》，自然通讯社。，6, 8414 (2015) [29] Wu，W.-L。；张，Z。；杜，D.-Z.，集函数优化，J.Oper。中国研究社会，7，2，183-193（2019）·Zbl 1438.90002号 [30] Bai，W。；Bilmes，J.A.，《贪婪仍然很好：最大化单调子模+超模函数》（2018），arXiv预印本arXiv:1801.07413 [31] Bullo，F.，《网络系统讲座》（2016），0.86版，11月 [32] Z.斯维特基纳。；Fleischer，L.，《子模块近似：基于采样的算法和下限》，SIAM J.Compute。，40, 6, 1715-1737 (2011) ·Zbl 1234.68468号 [33] 卞，A.A。；Buhmann，J.M。；克劳斯，A。；Tschiatschek，S.，《应用程序中非子模块函数贪婪最大化的保证》，（第34届机器学习国际会议论文集，第70卷（2017），JMLR。组织），498-507 [34] Khalil，E.B。；Dilkina，B。；Song，L.，网络拓扑的可扩展扩散感知优化，（第20届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集（2014），ACM），1226-1235 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。