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Enregistrement W2910708060 · doi:10.1109/tii.2019.2891714

Distributed Time-Varying Formation Control for Multiagent Systems With Directed Topology Using an Adaptive Output-Feedback Approach

2019· article· en· W2910708060 sur OpenAlexaff
Rui Wang, Xiwang Dong, Qingdong Li, Zhang Ren

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityFundamental Research Funds for the Central UniversitiesAeronautical Science Foundation of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésConstraint (computer-aided design)Computer scienceProtocol (science)Multi-agent systemNetwork topologyStability (learning theory)Topology (electrical circuits)Lyapunov functionConstruct (python library)Control theory (sociology)Distributed computingAdaptive controlControl (management)MathematicsComputer networkArtificial intelligenceNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses fully distributed formation control problems for high-order linear multiagent systems (MASs) with directed communication topology. In order to overcome the shortcomings of designing time-varying formation (TVF) protocols via the global information of the communication network and the full states of all the agents in existing formation results, a novel adaptive TVF protocol is developed. First, dynamic output feedback information and sequential observers are used to construct the adaptive TVF protocol. Then, a distributed algorithm which includes a TVF feasibility constraint is proposed. Only local outputs of neighboring agents are used in the algorithm. Moreover, applying the proposed approach and the Lyapunov stability theory, it is found that the fully distributed TVF can be achieved. Finally, numerical simulations are given to demonstrate 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,189 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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