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郭璐瑶;伊亚科夫·科洛文;谢尔盖·戈尔巴乔夫;史新丽;纳德什达·戈尔巴切娃;曹金德

多智能体分布式优化的神经动力学方法。 （英语） Zbl 1530.93011号

神经网络。 169, 673-684 (2024).
摘要：本文考虑了一类具有公共约束集的多智能体分布式凸优化，并提供了几种连续时间神经动力学方法。在问题转换中，分别使用（l_1）和（l_2）惩罚方法将线性一致性约束转化为目标函数，避免了引入辅助变量，并且在求解问题的过程中只涉及原始变量之间的信息交换。对于非光滑代价函数，提出了两个带有投影算子的微分包含。在不考虑微分包含凸性的情况下，研究了微分包含的渐近行为和收敛性质。对于光滑代价函数，通过利用（l_2）罚函数的光滑性，通过专门设计的平均一致性估计量提供了有限和固定时间收敛算法。最后，在多智能体仿真环境中进行了几个数值例子，以说明所提出的神经动力学方法的有效性。

MSC公司：

93甲16 多代理系统
93D40型 有限时间稳定性
90C25型 凸面编程

关键词：

分布式优化;多智能体系统;指数收敛;有限/定时收敛
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Guo}等人，神经网络。169673--684（2024年；Zbl 1530.93011）
全文： 内政部

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