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J-GLOBAL ID：201702248415315824   整理番号：17A1029689

高次元リーダを有するマルチエージェントシステムのニューロ適応コンセンサス追跡【Powered by NICT】

Neuro-Adaptive Consensus Tracking of Multiagent Systems With a High-Dimensional Leader

著者 (5件)： Wen Guanghui (Department of Mathematics, Southeast University, Nanjing, China) ,  Yu Wenwu (Department of Mathematics, Southeast University, Nanjing, China) ,  Li Zhongkui (Department of Mechanics and Engineering Science, State Key Laboratory for Turbulence and Complex Systems, College of Engineering, Peking University, Beijing, China) ,  Yu Xinghuo (School of Engineering, RMIT University, Melbourne, VIC, Australia) ,  Cao Jinde (Department of Mathematics, Southeast University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 47  号： 7  ページ： 1730-1742  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,有向通信トポロジーと単一高次元リーダーを持つ不確実なマルチエージェントシステムの分散コンセンサストラッキング問題を取り上げて論じた。既存の関連研究と比較して,本フレームワークにおける各フォロワの動力学はモデル化されない動特性および未知の外部擾乱,様々な応用におけるより実用的に受ける。さらに,リーダーの動力学の次元は追従者の動力学のそれらと異なる可能性がある。各追従者はリーダーの出力情報をセンシング直接的または間接的にことができる軽度な仮定の下で,局所オブザーバと共に分散ロバスト適応ニューラルネットワークコントローラは,各フォロワの状態は最終的に固定トポロジー下でリーダーの出力に同期有界残留誤差であることを保証するために,それぞれの追従に設計されている。いくつかの多重Lyapunov関数を構築する適切に行うことで,得られた結果は,スイッチング有向通信トポロジーを有するコンセンサス追跡に拡張した。解析結果の有効性を数値シミュレーションにより実証した。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： 位相幾何学 ,  *高次元 ,  不確実性 ,  ロバスト性 ,  *マルチエージェントシステム ,  スイッチング ,  通信 ,  モデリング
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  有界 ,  ニューラルネットワークコントローラ ,  外部擾乱 ,  分散合意 , 【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)： 高次元 ,  リーダ ,  マルチエージェントシステム ,  適応 ,  コンセンサス ,  追跡