Optimización Distribuida de Tiempo Predefinido para Sistemas de Segundo Orden bajo Grafos Balanceados por Detalle
Autores: De Villeros, Pablo; Sánchez-Torres, Juan Diego; Muñoz-Vázquez, Aldo Jonathan; Defoort, Michael; Fernández-Anaya, Guillermo; Loukianov, Alexander
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Optimización Distribuida de Tiempo Predefinido para Sistemas de Segundo Orden bajo Grafos Balanceados por Detalle
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Papel
Optimización
Consenso
Sistemas multiagente
Tiempo predefinido
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Este documento estudia el problema de la optimización distribuida en un tiempo predefinido para el consenso sin líder de sistemas multiagente de segundo orden bajo una clase de digrafos ponderados. El marco propuesto tiene dos pasos principales. En el primer paso, los agentes se comunican para realizar una optimización distribuida basada en consenso en un tiempo predefinido y generar una referencia de salida óptima constante para cada agente. En el segundo paso, cada agente sigue su referencia de salida óptima correspondiente, utilizando un controlador de modo deslizante para alcanzar el óptimo global en un tiempo predefinido, incluso bajo perturbaciones coincidentes. El algoritmo propuesto se basa explícitamente en parámetros constantes definidos por el usuario. Se realizan simulaciones numéricas para validar la eficacia del algoritmo.
Descripción
Este documento estudia el problema de la optimización distribuida en un tiempo predefinido para el consenso sin líder de sistemas multiagente de segundo orden bajo una clase de digrafos ponderados. El marco propuesto tiene dos pasos principales. En el primer paso, los agentes se comunican para realizar una optimización distribuida basada en consenso en un tiempo predefinido y generar una referencia de salida óptima constante para cada agente. En el segundo paso, cada agente sigue su referencia de salida óptima correspondiente, utilizando un controlador de modo deslizante para alcanzar el óptimo global en un tiempo predefinido, incluso bajo perturbaciones coincidentes. El algoritmo propuesto se basa explícitamente en parámetros constantes definidos por el usuario. Se realizan simulaciones numéricas para validar la eficacia del algoritmo.