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J-GLOBAL ID：201702236897149035   整理番号：17A1648220

適応反復学習制御による2次非線形マルチエージェントシステムのためのオブザーバベースのコンセンサス【Powered by NICT】

Observer-Based consensus for second-order nonlinear multi-agent systems via adaptive repetitive learning control

著者 (1件)： Niu Yanru (The Institute of Machematic and Statistics University of Xidian, Shanxi, Xian 710126, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIA  ページ： 632-637  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,筆者らは適応型反復学習制御による第二近似解マルチエージェントシステムのためのコンセンサス追跡を考察した。速度情報は,薬のいずれに対しても測定されていないかもしれないという仮定の下で,オブザーバベース分散適応反復学習合意プロトコルを設計した。Lyapunov安定性理論を基に,有限時間間隔中に均一にリーダーを追跡する以下の薬剤を保証する十分条件を導出した。最後に,シミュレーション結果は,与えられた本論文で提案したプロトコルの性能と有効性を例示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 十分条件 ,  シミュレーション ,  プロトコル ,  *マルチエージェントシステム
準シソーラス用語： 時間間隔 ,  Lyapunov安定性 ,  合意プロトコル ,  *反復学習 ,  近似解 ,  *反復学習制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  反復学習制御 ,  非線形 ,  マルチエージェントシステム ,  オブザーバ ,  コンセンサス