项目名称: K连通抗毁性拓扑条件下异构群体的协同一致

项目编号: No.61503291

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 自动化学科

项目作者: 王强

作者单位: 武汉理工大学

项目金额: 19万元

中文摘要: 在复杂环境下,K连通抗毁性拓扑结构是异构群体通过分布式运动协同控制完成既定目标任务的基础和重要保障。但由于拓扑连通性是网络的全局结构属性,这给仅能利用局部信息进行拓扑连通性条件下的异构群体运动协同控制带来极大的挑战。为提高异构群体系统在复杂环境下的拓扑结构抗毁性和协同运动控制能力,本研究面向多点动态集结任务,首先通过组合优化思想得到系统完成目标任务的最优抗毁性指标K,进而设计出全局功耗最小的分布式K连通抗毁性拓扑结构构建方法。同时,将异构群体的K连通拓扑结构同时作为控制目标和约束条件,结合非光滑控制与领航跟随控制思想设计出分布式一致跟踪控制协议,实现有限时间K连通拓扑条件下异构群体的一致性控制,得到异构群体同时实现K连通的抗毁性拓扑结构和一致的充要或充分条件。本研究选题紧绕群体系统的协同一致这一控制科学领域的热点问题,其理论研究成果可以有效解决多冲突目标下的复杂群体系统的协同控制问题。

中文关键词: 多智能体;拓扑控制;抗毁性;一致性

英文摘要: The fault-tolerant topology with K-connectivity is the foundation and important guarantee for heterogeneous group which completes the task through the distributed cooperative control in complicated environment. However, due to the topological connectivity is the global property of the network, it is a challenge for the cooperative control of heterogeneous group in the condition of connected topology which can only use local information. For improving the performance of fault tolerance of network topology and the ability of cooperative control of heterogeneous group in complicated and uncertain environment, the multiple dynamic assembly tasks is considered in this study. Firstly, the optimal index of the fault tolerance K is obtained using the combinatorial optimization method, and then a distributed K-connected topology with approximately minimum power is constructed. Furthermore, considering the K-connected topology of the heterogeneous group as control objectives and constraint conditions, the distributed consensus algorithm is designed combining the non-smooth control and leader-follower control, and then the consensus of heterogeneous group in the condition of fault-tolerant topology with K-connectivity is achieved, and a series of theoretical results is obtained. The study is fully related to the hot topic of the cooperative control in multi-agent systems, its theoretical research results can effectively solve the cooperative control problem of complex multi-agent systems in the condition of multiple conflict targets.

英文关键词: Multi-agent;Topology Control;Fault-tolerant;Consensus

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
专知会员服务
36+阅读 · 2021年11月1日
专知会员服务
8+阅读 · 2021年9月4日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年7月25日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年6月17日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年5月28日
【CVPR2021】群体协同学习在共显著目标检测中的应用
专知会员服务
17+阅读 · 2021年4月6日
专知会员服务
49+阅读 · 2020年8月27日
KDD20 | AM-GCN:自适应多通道图卷积网络
专知会员服务
39+阅读 · 2020年8月26日
系列教程GNN-algorithms之六:《多核卷积拓扑图—TAGCN》
专知会员服务
49+阅读 · 2020年8月8日
AAAI 2022 | 条件局部图卷积网络用以气象预测
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年3月5日
【速览】IJCV 2022 | 自适应干扰解耦学习的人脸表情识别方法(ADDL)
中国图象图形学学会CSIG
6+阅读 · 2022年2月15日
顶刊TPAMI 2021!跨域人脸表情识别新基准
【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
图与推荐
1+阅读 · 2021年11月3日
【WWW2021】面向时空图预测的神经结构搜索
无人机集群对抗研究的关键问题
无人机
55+阅读 · 2018年9月16日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets
Arxiv
17+阅读 · 2020年6月7日
Heterogeneous Deep Graph Infomax
Arxiv
12+阅读 · 2019年11月19日
小贴士
相关VIP内容
【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
专知会员服务
36+阅读 · 2021年11月1日
专知会员服务
8+阅读 · 2021年9月4日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年7月25日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年6月17日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年5月28日
【CVPR2021】群体协同学习在共显著目标检测中的应用
专知会员服务
17+阅读 · 2021年4月6日
专知会员服务
49+阅读 · 2020年8月27日
KDD20 | AM-GCN:自适应多通道图卷积网络
专知会员服务
39+阅读 · 2020年8月26日
系列教程GNN-algorithms之六:《多核卷积拓扑图—TAGCN》
专知会员服务
49+阅读 · 2020年8月8日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员