×

设计多智能体系统有限时间一致性协议的迭代学习方法。 (英语) Zbl 1250.93012号

摘要:本文采用迭代学习控制(ILC)方法研究多智能体系统的有限时间输出一致性问题。从二维系统的角度(以时间步长和迭代次数为自变量)构造了两类分布式协议,称为迭代学习协议。如果适当地选择学习增益,那么有向图中的所有代理都可以通过迭代学习协议实现有限时间的一致性。此外,如果通过将期望的终端输出引入某些(不一定是全部)代理来改进迭代学习协议,则可以保证有向图中的所有代理在任何期望的终端输出来达到有限时间的一致性。最后给出了仿真结果,以说明我们的迭代学习协议的性能和有效性。

MSC公司:

93甲14 分散的系统
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
05C90年 图论的应用
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Jadbabaie,A。;林,J。;Morse,A.S.,使用最近邻规则协调移动自治代理组,IEEE自动控制事务,48,6,998-1001(2003)·Zbl 1364.93514号
[2] Olfati-Saber,R。;Murray,R.M.,具有切换拓扑和延迟的代理网络中的共识问题,IEEE自动控制汇刊,49,9,1520-1533(2004)·Zbl 1365.93301号
[3] Ren,W。;Beard,R.W.,动态变化交互拓扑下多代理系统中的共识寻求,IEEE自动控制事务,50,5,655-661(2005)·Zbl 1365.93302号
[4] Olfati-Saber,R。;传真:J.A。;Murray,R.M.,《网络化多智能体系统中的共识与合作》,IEEE进展,95,1,215-233(2007)·Zbl 1376.68138号
[5] 胡,J。;Hong,Y.,Leader-fowllowing coordination of multi-agent systems with coupling time delays,Physica A:Statistical Mechanics and its Applications,374,2,853-863(2007),带耦合时滞的多智能体系统的协调领导,《物理学A:统计力学及其应用》
[6] Ni,W.等人。;Cheng,D.,《支持固定和交换拓扑下多智能体系统共识的领导者》,《系统与控制快报》,59,3-4,209-217(2010)·Zbl 1223.93006号
[7] Abdessameud,A。;Tayebi,A.,《关于无速度测量和输入约束的双积分器动力学共识算法》,《系统与控制快报》,59,12,812-821(2010)·Zbl 1217.93009号
[8] 李,S。;Wang,J。;罗,X。;Guan,X.,复杂多智能体系统共识协议设计的新框架,《系统与控制快报》,60,1,19-26(2011)·Zbl 1207.93005号
[9] Kim,H。;垫片H。;Seo,J.H.,异质不确定线性多智能体系统的输出共识,IEEE自动控制汇刊,56,1200-206(2011)·Zbl 1368.93378号
[10] 加鲁利,A。;Giannitrapani,A.,《有界测量误差的共识协议分析》,《系统与控制快报》,60,1,44-52(2011)·Zbl 1207.93004号
[11] 李·T。;傅,M。;谢林。;Zhang,J.F.,有限通信数据速率下的分布式共识,IEEE自动控制事务,56,2,279-292(2011)·Zbl 1368.93346号
[12] Ajorlou,A。;Momeni,A。;Aghdam,A.G.,一类非线性分布式一致性算法收敛的充分条件,Automatica,47,3,625-629(2011)·Zbl 1219.93005号
[13] 林,P。;Jia,Y.,具有不同时延和联合连接拓扑的Multi-agent共识,Automatica,47,4,848-856(2011)·Zbl 1215.93013号
[14] Khoo,S。;谢林。;Man,Z.,多机器人系统的鲁棒有限时间一致性跟踪算法,IEEE/ASME机电学报,14,2,219-228(2009)
[15] Wang,L。;Xiao,F.,动态代理网络的有限时间一致性问题,IEEE自动控制汇刊,55,4,950-955(2010)·Zbl 1368.93391号
[16] 王,X。;Hong,Y.,《可变耦合拓扑多智能体系统的分布式有限时间一致性算法》,《系统科学与复杂性杂志》,23,2,209-218(2010)·兹比尔1197.93097
[17] 曹毅。;Ren,W。;Meng,Z.,分散有限时间滑模估计器及其在分散有限时间编队跟踪中的应用,《系统与控制快报》,59,9,522-529(2010)·Zbl 1207.93103号
[18] Ahn,H.S。;陈,Y。;Moore,K.L.,《迭代学习控制:简要调查和分类》,IEEE系统、人与控制论汇刊第C部分:应用与评论,37,6,1099-1121(2007)
[19] 安,H.S。;摩尔,K.L。;Chen,Y.,通过鲁棒周期学习控制实现卫星编队飞行轨迹保持,国际鲁棒与非线性控制杂志,20,14,1655-1666(2010)·Zbl 1204.93082号
[20] A.Schollig,J.Alonso-Mora,R.D'Andrea,《多智能体迭代学习控制中的独立与联合估计》,摘自:IEEE决策与控制会议论文集,美国佐治亚州亚特兰大,2010年,第6949-6954页。;A.Schollig,J.Alonso-Mora,R.D'Andrea,《多智能体迭代学习控制中的独立与联合估计》,摘自:IEEE决策与控制会议论文集,美国佐治亚州亚特兰大,2010年,第6949-6954页。
[21] X.Chen,Y.Jia,使用迭代学习的基于立体视觉的移动机器人编队控制,载于:《人性化系统国际会议论文集》,日本京都,2010年,第62-67页。;X.Chen,Y.Jia,使用迭代学习的基于立体视觉的移动机器人编队控制,载于:《人性化系统国际会议论文集》,日本京都,2010年,第62-67页。
[22] Godsil,C。;Royle,G.,代数图论(2001),Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约·Zbl 0968.05002号
[23] 霍恩,R.A。;Johnson,C.R.,矩阵分析(1985),剑桥大学出版社:剑桥大学出版社·Zbl 0576.15001号
[24] 徐建新。;陈,Y。;Lee,T.H。;Yamamoto,S.,《终端迭代学习控制及其在RTPCVD厚度控制中的应用》,Automatica,35,9,1535-1542(1999)·Zbl 0953.93508号
[25] 林,Z。;弗朗西斯,B。;Maggiore,M.,独轮车编队控制的必要和充分图形条件,IEEE自动控制汇刊,50,1,121-127(2005)·Zbl 1365.93324号
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。