Consenso para Sistemas Multiagentes con Dinámicas No Lineales y Retardos Temporales Utilizando un Método Adaptativo de Relevador de Dos Saltos
Autores: Cao, Qian; Song, Y. D.; Wang, Lei; Yang, Feng
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi Publishing Corporation
Año: 2014
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículo científico
Categoría
Matemáticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
Este documento investiga el problema del consenso para sistemas multiagente con dinámicas no lineales y retardos temporales. Se propone un protocolo de consenso adaptativo distribuido en el que los retardos temporales se incluyen explícitamente en el algoritmo adaptativo. Se muestra que el sistema de lazo cerrado resultante involucra retardos temporales el doble de grandes, lo que hace que el análisis de estabilidad no sea trivial. Se establece una condición de estabilidad sobre el máximo retardo temporal tolerable y se controla mediante el algoritmo adaptativo de dos saltos propuesto. Se deriva y analiza en el dominio de la frecuencia la expresión explícita del margen de retardo. Tanto los errores en el estado de los agentes como los errores en los parámetros de estimación convergen a cero. Se ilustra un ejemplo de simulación para verificar los resultados teóricos.
Descripción
Este documento investiga el problema del consenso para sistemas multiagente con dinámicas no lineales y retardos temporales. Se propone un protocolo de consenso adaptativo distribuido en el que los retardos temporales se incluyen explícitamente en el algoritmo adaptativo. Se muestra que el sistema de lazo cerrado resultante involucra retardos temporales el doble de grandes, lo que hace que el análisis de estabilidad no sea trivial. Se establece una condición de estabilidad sobre el máximo retardo temporal tolerable y se controla mediante el algoritmo adaptativo de dos saltos propuesto. Se deriva y analiza en el dominio de la frecuencia la expresión explícita del margen de retardo. Tanto los errores en el estado de los agentes como los errores en los parámetros de estimación convergen a cero. Se ilustra un ejemplo de simulación para verificar los resultados teóricos.