基于梯度估计的多智能体系统有限时间分布式优化

朱文博; 王庆领

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摘要

现有多智能体系统分布式优化算法大多具有渐近收敛速度,且要求系统的网络拓扑图为无向图或有向平衡图,在实际应用中具有一定的保守性.本文研究了具有强连通拓扑的多智能体系统有限时间分布式优化问题.首先,基于非光滑分析和Lyapunov稳定性理论设计了一个有限时间分布式梯度估计器.然后,基于该梯度估计器提出了一种适用于强连通有向图的有限时间分布式优化算法,实现了多智能体系统中智能体的状态在有限时间内一致收敛到全局最优状态值.与现有的有限时间分布式优化算法相比,新提出的有限时间优化算法适用于具有强连通拓扑的多智能体系统,放宽了系统对网络拓扑结构的要求.此外,本文基于Nussbaum函数方法对上述优化算法进行了拓展解决了含有未知高频增益符号的多智能体系统分布式优化问题.最后,通过仿真实例对提出的分布式优化算法的有效性进行了验证.

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来源
《控制理论与应用》 |2023年第4期|615-623|共9页
作者
朱文博; 王庆领;
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作者单位

东南大学自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
多智能体系统; 分布式优化; 有限时间; 强连通有向图; 非光滑分析; 凸优化;

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