文献

J-GLOBAL ID：202202277033496044   整理番号：22A1116814

データ駆動反復学習を用いた未知非線形マルチエージェントシステムのためのポイントツーポイントコンセンサス追跡制御【JST・京大機械翻訳】

Point-to-point consensus tracking control for unknown nonlinear multi-agent systems using data-driven iterative learning

著者 (5件)： Yin Yanling (Research Center for Energy Economics, School of Business Administration, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China) ,  Yin Yanling (Henan Key Laboratory of Intelligent Detection and Control of Coal Mine Equipment, School of Electrical Engineering and Automation, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China) ,  Bu Xuhui (Henan Key Laboratory of Intelligent Detection and Control of Coal Mine Equipment, School of Electrical Engineering and Automation, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China) ,  Zhu Panpan (School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Qian Wei (Henan Key Laboratory of Intelligent Detection and Control of Coal Mine Equipment, School of Electrical Engineering and Automation, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 488  ページ： 78-87  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,完全に未知の動力学を有する非線形マルチエージェントシステムの分類のためのポイントツーポイントコンセンサス追跡制御を考察し,そこで,コンセンサスは,所望の軌道全体の代わりに,いくつかの所定の望ましい点に関係がある。マルチエージェントシステムは有限時間間隔で反復協調タスクを実行し,反復学習制御も利用し,学習能力によるコンセンサスプロトコルを設計した。未知の非線形エージェントの動的を扱うために,これらの与えられた点におけるエージェントの出力とエージェントの制御入力の間の関係を最初に導き,次に,エージェントの動的に参照するデータベースのモデルを,反復ドメイン動的線形化技術を利用することによって確立した。次に,制御入力更新アルゴリズム,パラメータ推定アルゴリズムおよびリセットアルゴリズムを含む2つの性能指数を最適化することによって,データ駆動反復学習プロトコルを開発した。結果は,提案した設計がエージェントのI/Oデータを用いることによってのみポイントツーポイントコンセンサス追跡タスクを達成できることを示した。最後に,シミュレーション例を提供して,提案したプロトコルの有効性を検証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  設計 ,  データベース ,  線形化法 ,  プロトコル ,  追従制御 ,  有効性 ,  *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： 学習能力 ,  *反復学習 ,  推定アルゴリズム ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 反復学習制御 ,  非線形マルチエージェントシステム ,  データ駆動設計 ,  ポイントツーポイントコンセンサス

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： データ駆動 ,  反復学習 ,  非線形 ,  マルチエージェントシステム ,  ポイントツーポイント ,  コンセンサス ,  追跡制御