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J-GLOBAL ID：202202253549709970   整理番号：22A0287799

確率的非線形相互接続マルチエージェントシステムの分散出力フィードバック適応ファジィリーダ追従コンセンサス【JST・京大機械翻訳】

Distributed Output-Feedback Adaptive Fuzzy Leader-Following Consensus of Stochastic Nonlinear Interconnected Multiagent Systems

著者 (4件)： Li Yafeng (Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, China) ,  Park Ju H. (Department of Electrical Engineering, Yeungnam University, Gyeongsan, South Korea) ,  Wu Libing (School of Science, University of Science and Technology, Liaoning, China) ,  Kong Qingkai (School of Metallurgical Engineering, Anhui University of Technology, Ma’anshan, China)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 52  号： 1  ページ： 311-323  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  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,分散出力フィードバック適応ファジィリーダ追従コンセンサスを,未知の制御利得および他のエージェントからの不確かな相互作用を有する高次確率的非線形マルチエージェントシステム(MAS)のクラスに対して調査した。最初に,新しい動的利得フィルタを構築して,非測定状態を補償し,既存の結果と比較し,動的変数の数を大幅に低減した。次に,調整関数法を用いて,未知パラメータを補償するための適応法則を構築した。あいまいな相互作用関数を,ファジー論理システムによって分解して,近似した。次に,バックステッピング法を用いて,動的利得フィルタベースの分散適応ファジィリーダ追従プロトコルを設計して,それは近隣の動的変数情報だけを必要として,いくつかの既存の結果における相互依存入力の計算に関する問題を完全に回避した。最後に,数値シミュレーション結果を与えて,提案した方法の有効性を例示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. 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 ,  相互作用 ,  フィルタ ,  *相互接続 ,  利得 ,  問題 ,  有効性 ,  曖昧さ ,  *エージェント ,  *マルチエージェントシステム
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  バックステッピング法 ,  出力フィードバック ,  ファジィ論理システム ,  未知パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： 確率 ,  非線形 ,  相互接続 ,  マルチエージェントシステム ,  出力フィードバック ,  適応 ,  ファジィ ,  リーダ ,  コンセンサス