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运用图论方法研究多智能体网络。

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简介:
This comprehensive book offers a foundational introduction to the examination and construction of dynamic multiagent networks. These networks are increasingly significant across diverse fields within science and engineering, encompassing areas like mobile sensor networks, distributed robotics – specifically including formation flying and swarming behaviors – quantum networks, networked economic models, biological synchronization phenomena, and the study of social networks. The book’s central focus lies on employing graph-theoretic methodologies for both the analysis and creation of dynamic multiagent networks, introducing a robust new framework alongside a suite of specialized tools tailored for complex networked systems. The book is structured into three distinct sections, beginning with fundamental principles, progressing to an exploration of multiagent networks themselves, and concluding by examining networks viewed as holistic systems. The authors provide a thorough survey of key concepts drawn from graph theory before detailing the agreement protocol and its various adaptations, considering its performance across undirected, directed, switching, and random network topologies. Coverage extends to crucial topics such as formation control strategies, area coverage optimization, distributed estimation techniques, modeling social network dynamics, and game theory applied over network structures. Furthermore, the text investigates compelling aspects related to perceiving networks as integrated systems by rendering them suitable for control-theoretic analysis through continuous monitoring of their dynamic progression and by scrutinizing higher-order interaction models using simplicial complexes – alongside their practical applications. This volume is particularly relevant for graduate students engaged in research within systems and control engineering disciplines alongside computer science and robotics fields. It will serve as a reliable reference resource for researchers seeking a consolidated account of system-theoretic perspectives concerning multiagent networks and their broad spectrum of applications. Notably, this publication has been incorporated into the curricula at several esteemed institutions including the University of Stuttgart in Germany; the Royal Institute of Technology in Sweden; Georgia Tech in the United States; the University of Washington in the United States; Ohio University in the United States.

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  • 关于二阶一致性的——采间歇事件触发控制.pdf
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    本文探讨了在二阶多智能体系统中实现一致性的问题,并提出了一种基于间歇事件触发机制的新型控制策略,以减少通信负载并提高系统的稳定性。 针对二阶多智能体网络在无向连通拓扑结构下的间歇控制一致性问题,本段落引入了一种有效的事件触发控制算法,该算法能够显著减少控制器的更新频率。每个智能体模型中包含非线性项,使得整个多智能体系统更加贴近实际应用情况。通过采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法对网络进行分析,我们得出了在实施间歇控制策略时二阶多智能体网络能够实现一致性的充分条件,并确定了通信间隔的必要要求,同时排除了Zeno现象的可能性。数值仿真结果进一步验证了理论推导的有效性和正确性。
  • 基于的异构系统分布式共识
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    本研究聚焦于基于网络的异构多智能体系统的分布式共识问题,探讨在网络环境下如何实现不同类型的智能体之间的协调与合作。通过分析和设计有效的算法策略,促进信息交换和决策同步,以达成全局一致的目标状态。此工作对于复杂系统协同控制具有重要意义。 一类网络异构多智能体系统的分布式共识研究探讨了在复杂网络环境中,不同类型的智能体如何通过分布式算法实现系统内的协调与一致。这类研究对于提升大规模、多样化的智能体协作效率具有重要意义。
  • 关于无线传感器在家设备中
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    本文探讨了无线传感器网络在家庭智能设备中的应用研究,旨在提升家用电器智能化水平及用户体验。通过分析当前技术瓶颈和解决方案,提出未来发展方向与挑战。 无线传感器网络在智能家居中的应用研究可以为撰写毕业论文的同学提供参考。
  • 关于分布式交通信号协调控制文.pdf
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    本研究论文探讨了多智能体系统在分布式交通信号协调控制中的应用,提出了一种创新的方法以优化城市交通流量管理,减少拥堵和环境污染。 本段落提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法,并通过建立交通信号控制智能体BDI模型实现该方法。此方法通过相邻路口信号控制智能体之间的信息交互与协作,在保证各路口绿灯时间利用率高的同时,尽可能使驶入车辆不受红灯影响顺畅通行。 研究团队开发了相应的交通控制微观仿真软件并进行了实验测试,选取了一个包含8个交叉口的复杂网络作为模拟环境。经过多种信号控制系统对比分析后发现,新提出的协调控制方法在实际应用中的表现明显优于传统的定时和感应式控制方式。
  • 行人检测的——深度卷积神经.pdf
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    本论文聚焦于行人检测技术的研究与应用,采用深度卷积神经网络(DCNN)进行高效准确的人体识别。通过实验分析了多种模型在不同数据集上的表现,为行人检测提供了新的视角和解决方案。 行人检测是目标检测研究与应用中的一个热点问题。当前的行人检测方法主要通过设计有效的特征提取技术来描述行人的特征,并利用分类器进行二分类操作。卷积神经网络作为深度学习的关键组成部分,在图像、语音等领域取得了显著的成功。鉴于人工设计的方法在复杂环境下难以有效表达行人特征,本段落提出采用多层网络构建深度卷积神经网络以提高行人检测的准确性。我们系统地分析了卷积神经网络层数、卷积核大小和特征维数等因素对识别效果的影响,并优化了相关的参数设置。实验结果表明该方法在行人检测方面具有很高的准确率,优于传统的技术方案。
  • 分布式协调
    优质
    分布式多智能体网络协调研究领域聚焦于开发和分析分散式系统中的算法与协议,旨在实现复杂环境下多个自主代理间的有效沟通、协作及资源分配,以达成共同目标。 Wei Ren和Yongcan Cao关于多智能体系统分布式协调控制方向的经典教材。
  • 系统的分布式一致性算
    优质
    本研究聚焦于多智能体系统中的一致性问题,探索并设计有效的分布式算法以实现系统内各成员间的协调与同步。 利用编码与Simulink来实现相关功能。
  • 人工
    优质
    本论文深入探讨了当前人工智能领域的关键问题与发展趋势,涵盖机器学习、自然语言处理及计算机视觉等多个方面。 人工智能是一门致力于模拟、扩展和增强人类智能的理论和技术科学。它涵盖了广泛的研究方向与领域,并且在实际应用方面也具有重要意义,值得我们深入探讨和关注。
  • flocking-code.rar_蜂拥_控制_生_蜂拥算_蜂拥控制
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    flocking-code资源包提供了基于多智能体系统的蜂拥算法实现代码,适用于研究智能控制领域的研究生学习和实验。包含详细的文档与示例,帮助深入理解蜂涌行为的建模与控制技术。 关于多智能蜂拥控制的程序,适合研究生及以上同学学习。
  • 关于系统的整建模仿真及应
    优质
    本文探讨了针对多智能体系统(MAS)的整体建模与仿真方法,并分析其在复杂环境中的应用效果和潜在价值。 复杂科学研究已成为系统科学领域的核心方向之一,并自上世纪80年代中期开始兴起。国外在理论与应用研究上已取得显著进展,特别是Swarm仿真平台的出现加速了这一进程。国内对复杂性问题的研究虽然起步较早,但直到1997年才迎来高潮期。本段落作者依托国家自然科学基金项目《基于多智能体的整体建模仿真方法及其应用研究》和校级预研项目《军事复杂适应系统理论、方法及应用研究》,深入探讨了复杂系统的建模仿真技术、优化策略以及在经济领域的实际运用。