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Enregistrement W2751593041 · doi:10.1109/tcyb.2017.2731601

Scaled Group Consensus in Multiagent Systems With First/Second-Order Continuous Dynamics

2017· article· en· W2751593041 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Cybernetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSubnetworkMulti-agent systemGroup (periodic table)Lyapunov functionStability theoryConsensusLyapunov stabilityUniform consensusGraph theoryComputer scienceOrder (exchange)Directed graphGraphStability (learning theory)Mathematical optimizationMathematicsTheoretical computer scienceArtificial intelligenceAlgorithmNonlinear systemControl (management)Combinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate scaled group consensus problems of multiagent systems with first/second-order linear continuous dynamics. For a complex network consisting of two subnetworks with different physical quantities or task distributions, it is concerned with this case that the agents' states in one subnetwork converge to a consistent value asymptotically, while the states in the other subnetwork approach another value with a ratio of the former. For the case of the information exchange being directed, novel consensus protocols are designed for both first-order and second-order dynamics to solve the scaled group consensus problems. By utilizing algebra theory, graph theory, and Lyapunov stability theory, several necessary and sufficient conditions are established to guarantee the agents' states reaching the scaled group consensus asymptotically. Finally, several simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the theoretical results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle