Evento desencadenado óptimo de consenso de sistemas multiagente no lineales heterogéneos
Autores: Ji, Yunfeng; Wang, Gang; Li, Qingdu; Wang, Chaoli
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Evento desencadenado óptimo de consenso de sistemas multiagente no lineales heterogéneos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Problemas de consenso
Sistema multiagente no lineal
Algoritmo de control desencadenado por eventos
Consenso óptimo
Variable auxiliar
Control de rendimiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Este documento trata sobre problemas de consenso óptimo de un sistema multiagente no lineal heterogéneo general. Se propone un filtro novedoso para cada agente al integrar gradientes locales con información de salida vecina. Utilizando este filtro e introduciendo una variable auxiliar adecuada, se obtiene el algoritmo de control activado por eventos dentro del marco del control de rendimiento prescrito. Una de las propiedades notables del algoritmo propuesto es que puede ahorrar recursos al actualizar las señales de control solo cuando sea necesario en lugar de periódicamente, logrando así un consenso óptimo. Se estudian cuidadosamente las verificaciones teóricas y de simulación del algoritmo sin el comportamiento de Zeno. También se presentan instrucciones para la selección de parámetros de control para mantener los errores residuales tan pequeños como se desee.
Descripción
Este documento trata sobre problemas de consenso óptimo de un sistema multiagente no lineal heterogéneo general. Se propone un filtro novedoso para cada agente al integrar gradientes locales con información de salida vecina. Utilizando este filtro e introduciendo una variable auxiliar adecuada, se obtiene el algoritmo de control activado por eventos dentro del marco del control de rendimiento prescrito. Una de las propiedades notables del algoritmo propuesto es que puede ahorrar recursos al actualizar las señales de control solo cuando sea necesario en lugar de periódicamente, logrando así un consenso óptimo. Se estudian cuidadosamente las verificaciones teóricas y de simulación del algoritmo sin el comportamiento de Zeno. También se presentan instrucciones para la selección de parámetros de control para mantener los errores residuales tan pequeños como se desee.