decentralized control | BriefGPT

关键词decentralized control

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学习具有时空图神经网络的分散集群控制器
该研究使用图神经网络（GNNs）探索了在群体机器人中进行分散控制的方法，提出了一种名为 STGNN 的时空 GNN 模型，通过空间和时间的扩展收集和整合更广泛的信息，证明了其在实现凝聚性集群行为、领导跟随和障碍物避让任务方面的潜力。
PDF9 months ago
面向操作分散自治组织的集成交通控制
智能交通系统中，通过基于 DAO 框架的集成控制方法，实现了能源消耗效率的全局共识和优化所有智能代理的局部目标，并通过共识和激励机制解决 DAO 中结构刚性问题。数值实验结果表明，与现有的分散控制方法相比，该方法使控制代理能够更快地在全局目
PDFa year ago
通过动态责任分配实现去中心化多智能体系统风险感知安全控制
本文提出了一种基于风险感知的分散控制框架，使用控制阻碍函数 (CBF) 的风险测量来评估潜在碰撞面临的风险，动态分配各个单独代理应该承担的责任份额，从而提高集体安全。
PDFa year ago
用于模拟四足机器人的分层式去中心化深度强化学习架构
本文探讨了分散式和分层式控制对于机器人运动控制的优劣，并提出一种新的架构作为解决方案，实验表明分层式并行控制更能够支持学习、节能、能适应未知环境并解决复杂目标任务。此外，本文还强调了分层结构中模块化设计的重要性。
PDF2 years ago
ICML通过马尔可夫决策过程进行通信
本文介绍了一种被称为 Markov 编码游戏 (MCG) 的方法来处理在分散控制环境下进行通信的问题，并且介绍了一种新的理论算法 MEME 来进行最大熵强化学习和最小熵耦合的平衡。同时进行的实验也表明了这种算法在解决小型和大型 MCG 问题
PDF3 years ago
AAAI使用近似策略迭代解决共同收益博弈
该论文提出一种名为 CAPI 的算法，它与 BAD 相似，结合了共同知识和深度强化学习，但与 BAD 不同，CAPI 优先考虑发现最优联合策略而非可扩展性。
PDF3 years ago
基于在线多智能体强化学习的分散式基于逆变器的电压 - 无功控制
本文提出了一种在线多智能体强化学习和分散式控制框架以解决基于分布式 Volt/Var 控制（VVC）方法所面临的完整性和通信成本问题。在该框架中，通过采用多智能体约束软演员 - 评论家（MACSAC）强化学习算法进行 VVC 管理，不再需要
PDF4 years ago
稳定性认证强化学习：控制理论视角
论文研究了通过调节策略的输入输出梯度，可以基于可行性半定规划问题获得健壮稳定性的保证，并通过应用于两个去中心化控制任务，证明强化学习代理可以在稳定控制参数空间中具有高性能和长期稳定的学习行为。
PDF6 years ago
能效建筑中基于 HVAC 系统的分散温度控制
本文设计了分散、分布式的实时控制方案，旨在平衡用户舒适度和节能，并在不测量或预测外部干扰的情况下实现。通过调整区域流量，我们提出一个热动力学建模和稳态资源分配问题的优化方法，可以最小化区域温度和建筑能耗之间的总偏差，同时考虑实际操作限制。根
PDF7 years ago
分散式控制马尔可夫决策过程的复杂性
探讨了具有部分状态信息的分布式智能体的规划问题，介绍了对 MDP 和 POMDP 模型的推广，研究表明分散控制与集中控制在马尔可夫过程中的根本差异，相关问题不适合使用多项式时间算法来求解，需要使用双指数时间算法求解。
PDF11 years ago
协作系统的分散控制：分类和复杂性分析
本文研究分散控制问题，发现可以通过独立转换、独立观测、面向目标函数的特征来解决该问题。在此基础上，研究了决策者之间的信息共享，提出了间接通信、直接通信和共享状态特征三种交换信息的方式，发现对于所有问题的类别，引入直接或间接通信不会改变最坏情
PDF13 years ago