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针对二阶多智能体系统中的分布式资源分配问题, 本文设计两种连续时间算法. 基于KKT (Karush−Kuhn−Tucker, 卡罗需−库恩−塔克)优化条件, 第一种控制算法利用节点局部不等式及其梯度信息来约束节点状态. 与上述梯度方法不同, 第二种控制算法包括一致性梯度下降法和固定时间收敛映射算子, 其中固定时间收敛映射算子确保算法的节点状态在固定时间收敛到局部约束集, 一致性梯度下降法目的是确保节点迭代到资源分配问题最优解. 两种控制算法都对状态无初始值约束, 且控制参数都是常数. 利用凸优化理论和固定时间李雅普诺夫方法, 分别分析了上述控制策略在有向平衡网络条件下的渐近和指数收敛性. 最后通过数值仿真验证了所设计算法在一维和高维资源分配问题的有效性. 相似文献
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为了验证多自主机器人协调及合作控制方面的先进理论和算法,进行室内多自主移动机器人实验平台的设计及开发.提出基于全局视觉定位系统及单计算机多线程操作的方式来模拟多自主机器人系统的分布式控制以及基于相对信息的局部控制.全局视觉系统的使用是为了比较理想地获得机器人间的相对位置信息并且能够记录多机器人群体的运行状态,而多线程则是为了能够实现对分布式控制策略的最佳仿真.每个线程相当于一个移动机器人的控制单元,而且该线程只使用该机器人能够获知的局部信息.最终该实验平台的硬件及软件在提出的框架下得以实现.同时,通过实验研究,结果表明该实验平台可以完全适用于模拟多自主移动机器人的分布式控制. 相似文献
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分布式凸优化问题的目的是如何以分布式方法最小化局部智能体成本函数和,而现有分布式算法的控制步长选取依赖于系统智能体个数、伴随矩阵等全局性信息,有悖于分布式算法的初衷.针对此问题,提出一种基于非平衡有向网络的完全分布式凸优化算法(FDCOA).基于多智能体一致性理论和梯度跟踪技术,设计了一种非负余量迭代策略,使得FDCOA的控制步长收敛范围仅与智能体局部信息相关,进而实现控制步长的分布式设置.进一步分析了FDCOA在固定强连通和时变强连通网络情形下的收敛性.仿真结果表明本文构建的分布式控制步长选取方法对FDCOA在有向非平衡下的分布式凸优化问题是有效的. 相似文献
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为了实现智能电网的安全稳定经济运行,针对电力系统中广泛研究的经济调度问题,受到一致性模型和鞍点动态法的启发,提出基于一阶连续系统的分布式算法. 该算法考虑了迭代过程中节点生产能力和网络总负荷需求的约束,且每个节点只知道自身的代价函数. 为了解决上述约束,该算法设计3种对应的拉格朗日乘子. 为了实现控制参数的常量化,该算法添加了一个变量,用于平衡局部梯度差值. 由于有向网络的权矩阵是非对称的,该算法引入一变量用于平衡各有向边的权增益. 通过节点局部梯度与拉格朗日乘子,获取节点输出功率. 实验结果表明,该算法针对经济调度问题是可行且有效的. 相似文献
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多智能体网络定位在智慧物流、工厂监控、无人系统集群等领域具有广阔的应用,然而网络中节点测量量相对于节点位置的非线性本质给定位问题带来了巨大的挑战.鉴于此,对分布式多智能体网络定位问题进行综述.首先通过比较分析非线性定位方法与线性定位方法以及集中式定位方法与分布式定位方法,凸显了分布式线性定位方法的明显优势;然后从可定位性的判定条件与线性定位算法两个方面对目前已有的相关成果进行梳理与综述,其中包括距离、方位角、相对位置以及内角等4种测量量下的相关结果;最后总结目前尚未解决的难题以及未来的研究方向. 相似文献
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考虑DoS攻击对电力信息物理系统的影响,提出一种电力网络控制系统脆弱节点的检测方法和防御策略,采用分布式控制架构设计传感器和RTU的传输路径.通过求解最稀疏矩阵优化问题,提出一种识别并保护电力通信网脆弱节点和边的方法,保证系统实现安全稳定运行.进一步提出一种可以抵御DoS攻击的电力网络控制系统拓扑设计方法,研究系统遭受DoS攻击时能恢复稳定的电力网络控制系统拓扑连接方式. IEEE 9节点系统用于仿真验证,充分验证了算法的可行性和可靠性,并针对该9节点电力网络控制系统,给出了具体的网络攻击防御策略. 相似文献
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