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基于网络的异构多智能体系统分布式共识研究

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简介:
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。

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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。
  • 自触发控制
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    本研究探讨了在多智能体系统中应用分布式自触发机制实现有效共识控制的方法和理论基础,旨在提高系统的响应效率与稳定性。 分布式自触发控制是多智能体系统领域的一个研究热点,它探讨如何在缺乏外部干预的情况下,通过基于状态信息的自主决策与行动来实现系统的协调一致。多智能体系统(MAS)由多个相互连接且能够协同工作的智能体组成,它们共同完成特定任务。 相比传统连续监控或事件触发控制方法,自触发控制具有独特优势。事件触发控制系统在某些预定条件下才会执行数据传输或控制操作;这些条件通常基于测量误差超过预设阈值而产生。尽管这种方法可以减少资源消耗并提高系统的鲁棒性,但大多数通用设备难以实现持续的专用硬件监控。 相比之下,在数字平台上应用自触发控制更为可行。在这种机制下,控制器更新的时间点是在上一次数据传输时计算出来的,并不需要追踪两次连续更新之间的误差变化情况。这不仅减少了系统对资源的需求,还简化了算法设计过程,使之更易于实施和部署于多智能体环境中。 然而,在实际操作中并非所有状态下信息都能被完全获取到。因此需要开发能够处理部分状态不可观测问题的自触发控制策略。本段落提出两种分布式自触发控制方案:一种基于状态反馈,另一种则采用输出反馈方式设计。这两种方法均表明当通信图连通时可以实现系统内的共识。 文中还通过实例展示了所提控制协议的有效性,并为未来研究提供了理论基础和实践指南。关键词包括多智能体系统(MAS)、共识、自触发控制、状态反馈及输出反馈,全面反映了该文的研究范围与深度。分布式自触发控制系统不仅适用于线性系统的应用,在非线性场景下也具有重要参考价值。尽管仍存在挑战如通信延迟处理以及高效算法的设计等问题,但自触发控制无疑为多智能体系统提供了一个高效的解决方案方向。
  • 一致性算法
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    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。
  • 协调
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    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。
  • 定向通信拓扑离散时间群一致性
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    本研究聚焦于离散时间异构多智能体系统的分布式一致性问题,创新性地引入了定向通信拓扑结构,探讨其在确保系统稳定性和高效协同方面的理论与应用价值。 离散时间异构多智能体系统在具有定向通信拓扑的情况下实现分布式群一致性的问题。
  • 非线性协议一致性(2015年)
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    本研究探讨了在非线性通信协议下异构多智能体系统的内部一致性问题,提出了一种新的分析方法,并验证了理论模型的有效性和实用性。 针对一阶和二阶混合异构多智能体系统的一致性问题研究中,存在状态不可测以及系统最终仅能达到静态一致性的问题,本段落提出了一种具有参考速度的非线性一致性协议。首先,将一致性分析转化为稳定性证明;接着构造李亚普诺夫函数,并基于李亚普诺夫稳定性和拉塞尔不变集原理进行分析,得出该异构系统获得一致性的充分条件。仿真结果表明,在满足文中提出的条件下,所提协议能使系统实现一致性。
  • 事件触发策略线性有限时间
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    本研究提出了一种基于分布式事件触发策略的方法,实现线性多智能体系统在有限时间内达成共识。通过减少通信频率和计算量,提升了系统的效率与稳定性。 本段落主要探讨了线性多智能体系统中的有限时间共识问题,并提出了一种有效的事件触发控制策略。该策略具备分布式、独立性和异步性的特点。通过理论分析证明,采用这种控制方案后,在任何初始条件下,整个系统的各组成部分都能在限定时间内达成一致状态。此外,我们还验证了所提出的事件触发机制不存在奇异触发的问题,进一步确认其可行性。最后,为了直观展示研究结论的有效性,文中提供了一些仿真实验结果图示。
  • 控制混合阶编队控制【含Matlab源码 8850期】.zip
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    本资源提供了一套关于异构混合阶多智能体系统分布式编队控制的研究资料,包含详细分析及MATLAB实现代码。适合科研与学习使用。 多智能体控制系统由多个具备自主决策能力的设备组成,例如机器人、传感器或无人机。这些设备通过通信协作完成特定任务。分布式编队控制是该领域的一个重要研究方向,关注如何使一组智能体自行组织成预期阵型,并在复杂环境中协同作业。 异构多智能体系统包含不同类型的智能体,它们可能有不同的动态特性和控制策略。例如,不同的机器人或无人机具有各自的性能和能力差异。在这种系统中,“混合阶”概念表明各智能体的响应速度和方式可能存在区别。 分布式编队控制的关键在于每个智能体能够依据本地信息及简单规则作出决策,从而实现全局协同效果。这有助于规避集中式控制系统中的单点故障问题,并增强系统的鲁棒性和灵活性。在设计此类系统时,通信协议、决策算法与协调机制是核心要素。 MATLAB是一款广泛应用于工程计算和控制领域的软件工具,提供了强大的数学运算平台及编程环境,在多智能体控制研究中常用于仿真验证。通过该软件可以快速实现并测试各种控制系统策略,并对结果进行可视化展示。 本压缩包包含一个关于异构混合阶多智能体系统分布式编队控制的MATLAB源代码文件。用户可以通过分析此源码了解如何设计和优化相关算法,同时借助配套视频教程掌握实际应用技巧与理论知识。这些资源旨在帮助研究者深入理解并实践先进的多智能体控制系统技术。 压缩包中的核心知识点包括:多智能体系统的定义、异构系统的特点、分布式编队控制方法及其策略、混合阶模型处理方式以及MATLAB在该领域的具体用途等。
  • 机载通信中间件.pdf
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    本研究探讨了适用于机载环境的分布式异构网络通信中间件技术,旨在提高复杂航空电子系统的互操作性和可靠性。文档分析了现有技术挑战并提出解决方案。 #资源达人分享计划# 该计划旨在为参与者提供丰富的学习资料与交流机会,帮助大家在各自领域内提升技能、拓展视野,并建立行业内的联系网络。通过定期举办线上线下的活动以及资源共享,鼓励成员之间相互支持、共同进步。
  • Matlab2021a混合阶编队控制优化仿真测试
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    本研究利用MATLAB 2021a平台,针对异构混合阶多智能体系统进行编队控制和分布式优化仿真实验,深入分析系统的协同性能与稳定性。 异构混合阶多智能体系统编队控制的分布式优化及其在Matlab 2021a中的仿真测试。