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多智能体系统的一致性数据驱动最优迭代学习控制
1
作者
耿燕
常杜辉
贺兴时
《西安工程大学学报》
2025年第2期118-126,共9页
为提高多智能体系统的跟踪性能和放宽算法的收敛性条件,设计一种数据驱动的最优迭代学习控制策略。针对一类线性时不变的多智能体系统,通过最小化预测输出与实际输出的残差与相邻估计差值的和,构建参数估计算法来估计系统参数。以虚拟...
为提高多智能体系统的跟踪性能和放宽算法的收敛性条件,设计一种数据驱动的最优迭代学习控制策略。针对一类线性时不变的多智能体系统,通过最小化预测输出与实际输出的残差与相邻估计差值的和,构建参数估计算法来估计系统参数。以虚拟领导者来替代期望轨迹,在通讯拓扑的基础上,通过优化智能体一致跟踪误差与控制差值和的指标函数,并将估计的参数嵌入到学习律中,设计了最优迭代学习控制律。结果表明参数估计误差有界,系统的跟踪误差单调收敛。通过数值仿真验证了设计的控制策略的有效性。
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关键词
迭代学习控制
多智能体系统
数据驱动
参数估计算法
最优控制
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职称材料
题名
多智能体系统的一致性数据驱动最优迭代学习控制
1
作者
耿燕
常杜辉
贺兴时
机构
西安工程大学理学院
出处
《西安工程大学学报》
2025年第2期118-126,共9页
基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JQ-831)
陕西省教育厅专项科研计划项目(20JK0642)。
文摘
为提高多智能体系统的跟踪性能和放宽算法的收敛性条件,设计一种数据驱动的最优迭代学习控制策略。针对一类线性时不变的多智能体系统,通过最小化预测输出与实际输出的残差与相邻估计差值的和,构建参数估计算法来估计系统参数。以虚拟领导者来替代期望轨迹,在通讯拓扑的基础上,通过优化智能体一致跟踪误差与控制差值和的指标函数,并将估计的参数嵌入到学习律中,设计了最优迭代学习控制律。结果表明参数估计误差有界,系统的跟踪误差单调收敛。通过数值仿真验证了设计的控制策略的有效性。
关键词
迭代学习控制
多智能体系统
数据驱动
参数估计算法
最优控制
Keywords
iterative learning control
multi-agent systems
data-driven
parameter estimation algorithm
optimal control
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多智能体系统的一致性数据驱动最优迭代学习控制
耿燕
常杜辉
贺兴时
《西安工程大学学报》
2025
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