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J-GLOBAL ID：202002231400917534   整理番号：20A2147906

全状態制約を持つ二次非線形マルチエージェントシステムのための適応ニューラルコンセンサストラッキング【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Neural Consensus Tracking for Second-Order Nonlinear Multi-agent Systems with Full-State Constraints

著者 (2件)： Liu Dan (Qingdao University, Qingdao, China) ,  Zhao Lin (Qingdao University, Qingdao, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 705  ページ： 278-286  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,完全状態制約の条件の下で二次および非線形性を特徴とする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扱う方式をさらに議論した。各エージェントの出力を,従来のバックステッピングにおける複雑性問題の爆発なしで正確にリーダの出力を追跡するために,コマンドフィルタの設計を用いたバックステッピング法を採用した。フィルタリングプロセスは誤差を作り出すので,補償信号を採用して追跡精度をさらに保証する。さらに,1つのパラメータだけを必要とする革新的適応制御法則を提案して,出力信号は追跡プロセスにおける制約領域を超えなかった。ニューラルネットワーク技術を導入して,未知の非線形性を特徴とする動特性を近似した。数学的シミュレーションの用例は,関与方法の有効性を確かめた。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  フィルタ ,  ニューラルネットワーク ,  フィルタリング ,  非線形性 ,  有効性 ,  *エージェント ,  *マルチエージェントシステム ,  制御則
準シソーラス用語： 複雑性 ,  バックステッピング ,  バックステッピング法 ,  追跡問題 ,  状態制約 ,  出力信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 適応ニューラル制御 ,  フルステート制約 ,  コマンドフィルタバックステッピング ,  非線形マルチエージェントシステム

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

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