網絡化高階多智能體非線性系統的分佈式優化算法

袁家信

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2024-09-01
  • 定價: $390
  • 售價: 8.5$332
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302644845
  • ISBN-13: 9787302644842
  • 下單後立即進貨 (約4週~6週)

  • 網絡化高階多智能體非線性系統的分佈式優化算法-preview-1
  • 網絡化高階多智能體非線性系統的分佈式優化算法-preview-2
  • 網絡化高階多智能體非線性系統的分佈式優化算法-preview-3
網絡化高階多智能體非線性系統的分佈式優化算法-preview-1

相關主題

商品描述

"本書在歸納分析國內外關於多智能體系統分佈式優化控制算法的基礎上,研究了針對外部乾擾、系統未建模動態、系統狀態受限、固定時間內系統穩定等具體需求的高階非線性多智能體系統的分佈式控制器設計。主要內容包括:設計基於神經網絡的自適應控制算法,利用神經網絡的萬能逼近能力對系統內的未建模動態進行估計,並通過設計神經網絡自適應律和自適應控制律,使得系統輸出達到全局**解的附近。設計一個二階固定時間內收斂的擴張觀測器,將系統中每一階狀態進行擴展,利用擴張觀測器獲得系統內未建模動態以及外部乾擾的估計值,並最終通過固定時間穩定性分析得出構造出的分佈式控制協議能夠使多智能體系統的輸出在固定時間內收斂至全局**解的附近。模擬實驗,給出多智能體系統的具體模型,並設計好控制協議中的每個所需參數,利用MATLAB自帶的模擬模塊驗證算法性能以及理論分析的結果。 本書可作為電腦科學與技術、控制科學與工程、人工智能、優化理論等專業碩士研究生、博士研究生的專業課教材,也可供電腦科學與技術、控制科學與工程、人工智能網絡優化等領域的科技人員參考。"

目錄大綱

目錄

第1章緒論

1.1研究背景與意義

1.2國內外研究現狀及發展趨勢

1.2.1反演控制技術

1.2.2多智能體系統控制技術

1.2.3分佈式優化控制

1.3預備知識

1.3.1徑向基函數神經網絡

1.3.2圖論

1.3.3定義和引理

1.3.3凸函數分析

1.3.4符號標註

第2章分數階高階非線性多智能體分佈式優化

2.1問題描述

2.1.1系統描述

2.1.2構造含懲罰項的優化問題

2.2基於觀測器的自適應神經網絡反演控制

2.2.1神經網絡觀測器設計

2.2.2自適應神經網絡反演控制器設計

2.3模擬實例

第3章拓撲變換下多智能體切換系統的分佈式優化控制

3.1問題描述

3.1.1系統描述

3.1.2構造含懲罰項的優化問題

3.2自適應神經網絡反演控制器設計

3.2.1神經網絡觀測器設計

3.2.2分佈式控制器設計

3.3模擬實例

第4章具有狀態約束的多智能體系統的分佈式優化控制

4.1模型描述

4.2基於障礙Lyapunov函數的自適應神經網絡控制

4.2.1構造含懲罰項的優化問題

4.2.2神經網絡觀測器設計

4.2.3控制器設計

4.3模擬實例

第5章基於神經網絡的固定時間多智能體系統資源分配算法

5.1模型描述

5.2神經網絡觀測器及控制器設計

5.2.1資源分配問題描述

5.2.2神經網絡觀測器設計

5.2.3控制器設計及穩定性分析

5.2.4估計器設計及穩定性分析

5.2.5分佈式控制器設計

5.3模擬實例

第6章基於擴張觀測器的固定時間多智能體系統資源分配算法

6.1問題描述

6.1.1模型描述

6.1.2資源分配問題描述

6.2固定時間二階擴張觀測器及控制器設計

6.2.1固定時間二階擴張觀測器設計

6.2.2固定時間分佈式控制器設計

6.2.3分佈式控制器設計

6.3模擬實例

第7章基於擴張觀測器的固定時間多智能體系統分佈式優化算法

7.1問題描述

7.1.1模型描述

7.1.2分佈式優化問題描述

7.2控制器設計

7.2.1反演控制器設計及穩定性分析

7.2.2估計器設計及穩定分析

7.2.3分佈式控制協議設計

7.3模擬實例

參考文獻