Oct, 2022

事件触发共识中的离散通信和控制更新

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TL;DR本文提出了一种新颖的框架，解决了仅满足一到两个需求的现有相关结果不适用的完全分布式共识问题，其中关键点是控制器的设计以及独立于邻居代理之间的相对信息的新型动态触发函数。
distributed consensusdiscrete controlevent-triggered protocolsadaptive control techniquedynamic triggering functions
发现论文，激发创造
  • 基于高斯过程回归的分布式事件触发在线学习，用于多智能体系统的安全共识

    利用高斯过程学习补偿多智能体系统中未知的组成部分，并通过基于概率保证的预测误差边界确保了所提出的基于学习的控制器的控制性能。

    Feb, 2024

  • 网络动力系统的分布式控制：静态反馈、积分控制和一致性

    分析了用于网络动力系统的分布式控制协议，提出了一类非线性共识控制器；并通过使用积分李雅普诺夫函数证明了所提出的控制协议的稳定性，同时明确表述了均衡集；之后又提出了分布式比例积分控制器，用于网络动力系统的稳定；通过在自主卫星，电源系统和建筑温度控制的实际模拟中突出了所提出的控制器的一些可能的应用。

    Oct, 2013

  • 通过量化通信的流言共识算法

    本文研究基于成对 “流言” 通信和更新的数字链接网络上的平均共识问题，并提出一组算法。我们研究了这些算法的收敛性质，旨在回答两个设计问题：代理应该通过确定性或随机量化器编码其通信，以及他们应该如何使用自己状态的精确信息来更新。

    Jul, 2009

  • 模糊离散事件系统的监督控制

    针对不确定植物动态的情况，研究基于模糊自动机模型的离散事件系统的监督控制问题，并将模糊性纳入到离散事件系统可控性的概念中，给出了一个模糊语言可控的充分必要条件，研究了当指定模糊语言不可控时的最大可控模糊子语言和最小可控模糊超语言。

    May, 2004

  • 具有对抗性干扰的线性时不变系统分布式在线控制的遗憾分析

    本研究解决了分布式在线控制问题，考虑了存在对抗干扰的线性时不变系统网络。针对已知动态和未知动态两种情况，分别提出了全分布式干扰反馈控制器和探索 - 执行方法，并给出了相应的遗憾界。

    Oct, 2023

  • 多智能体强化学习：实用沟通和控制

    这篇论文提出了一种名为 “Cyber-Physical POMDP” 的模型，将目标导向通信和网络控制相结合，以实现分散的移动机器人的协调，通过联合训练可以显着提高总体性能并可导致通信行动的隐式协调。

    Feb, 2023

  • 面向复合攻击的异构多智能体系统弹性输出控制：数字孪生方法

    该论文研究了异构多智能体系统的分布式弹性输出包含控制，针对复合攻击，包括拒绝服务攻击，虚假数据注入攻击、伪装攻击和行为攻击，并通过应用数字孪生的思想提出了二层协议，使问题可以分别在高保密度的数字孪生层和更容易利用的物理层上得以解决。该论文的研究成果展示了提出的控制协议的有效性，并证明了输出可以达到均匀最终有界收敛。

    Mar, 2023

  • 利用多智能体强化学习的分布式无线网络传输控制

    该研究以多智能体强化学习的角度研究了分布式无线通信网络中的传输控制问题，其方法是基于完全分布式的独立强化学习代理实现的协同行为，其中每个智能体节点只对自己的行为决策进行学习，以实现在不同的行动空间下的协同行为。

    May, 2022

  • 分布式一致性与控制的融合速度

    本文研究了分布式迭代算法在共识问题和平均问题中的收敛速度，重点是平均问题。首先考虑了固定通信拓扑的情况。证明了一种简单的共识算法适应于平均算法，并且对于各种线性、时不变和分布式共识方法的最坏情况收敛时间提供下界，并提供一种基本匹配这些下界的算法。之后，我们考虑了时变拓扑的情况，并提供了一个多项式时间的平均算法。

    Dec, 2006

  • 基于数据驱动的双层方法的非线性多智能体系统领从一致性对抗复合攻击

    本文研究基于数字孪生技术的不确定非线性多智能体系统在遭受 `Denial of Service` 和控制攻击的条件下的领从一致性问题，并提出一个具有两层控制框架的鲁棒控制方案。方案分别包括了基于分布式滤波器和基于攻击补偿策略的统一最终有界一致收敛的分布式模型无关自适应协议。

    Mar, 2023