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J-GLOBAL ID：201702253320612453   整理番号：17A1029694

確率的非線形マルチエージェントシステムのための分散型適応ニューラル制御【Powered by NICT】

Distributed Adaptive Neural Control for Stochastic Nonlinear Multiagent Systems

著者 (4件)： Wang Fang (College of Mathematics and Systems Science, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Chen Bing (Institute of Complexity Science, Qingdao University, Qingdao, China) ,  Lin Chong (Institute of Complexity Science, Qingdao University, Qingdao, China) ,  Li Xuehua (Engineering Training Center, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 47  号： 7  ページ： 1795-1803  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,非線形マルチエージェントシステムのコンセンサス追跡問題を有向通信トポロジー下で研究した。全てフォロワーが非厳密フィードバック形式における確率的非線形系によってモデル化され,非線形性と確率的擾乱項についてはほとんどわかっていない。ニューラルネットワーク(補題4年)の構造特性に基づいて,新しい分散適応ニューラル制御スキームを提案した。制御法は非厳密フィードバックシステムにおける未知の非線形性を効果的に処理するだけでなく,薬と結合項の間の相互作用に対処する。確率的Lyapunov汎関数法に基づいて,閉ループシステムのすべての信号が確率において境界であり,全てフォロワの出力は,リーダーの出力の近傍に収束することを示唆した。最後に,制御手法の有効性を数値例により証明した。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： 構造特性 ,  位相幾何学 ,  相互作用 ,  非線形性 ,  *マルチエージェントシステム ,  制御手順 ,  フィードバック ,  ニューラルネットワーク ,  制御方式 ,  非線形系 ,  閉ループ系 ,  フィードバック系 ,  モデリング
準シソーラス用語： Lyapunov汎関数 ,  追跡問題 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  非線形 ,  マルチエージェントシステム ,  適応