简介：针对多智能体系统的跟踪及编队控制问题,研究其分布式预测控制器的设计方法。考虑时变通讯拓扑情况,在优化问题中附加一项辅助约束,保证了优化问题的递归可行性及多智能体系统的闭环指数稳定性。在每个采样时刻,各智能体根据通讯拓扑实时更新其代价函数及辅助约束,通过求解带有状态、输入及辅助约束的优化问题来计算其控制输入。仿真结果验证了结论的有效性。
简介：结合国内外的最新研究进展,重点介绍个体行为反应对传播动力学的影响,尤其是对复杂网络上传染病动力学的影响,最后提出一些值得深入研究的问题。
简介：在弱信号情况下,一种易于实现且性能渐近于Neyman-Pearson处理器的结构称为局部最优处理器。利用分叉噪声构造了一类局部最优处理器,证实了这类处理器对于非零噪声强度具有最大输出输入信噪比增益,即局部最优处理器性能的噪声增强现象。
简介：为解决具有一般非线性形式和不确定参数的多智能体系统的协调控制问题,设计了非线性分布式反馈控制器,使得多智能体系统鲁棒渐近跟踪参考信号或者鲁棒渐近抑制干扰。在所考虑的多智能体系统中,将动态领导者或者环境干扰看作是产生参考信号或者干扰信号的外部系统。最后,给出一个仿真算例,验证所得结果的有效性。
多智能体系统的分布式预测控制器设计
行为反应对复杂网络上传染病动力学的影响
噪声增强局部最优处理器信噪比增益的研究
非线性多智能体系统分布式鲁棒输出调节
