MinMax Mean-Field Team Approach for a Leader–Follower Network: A Saddle-Point Strategy
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.
Notice bibliographique
Résumé
This letter investigates a soft-constrained MinMax control problem of a leader-follower network. The network consists of one leader and an arbitrary number of followers that wish to reach consensus with minimum energy consumption in the presence of external disturbances. The leader and followers are coupled in the dynamics and cost function. Two non-classical information structures are considered: 1) mean-field sharing and 2) intermittent mean-field sharing, where the mean-field refers to the aggregate state of the followers. In mean-field sharing, every follower observes its local state, the state of the leader and the mean field while in the intermittent mean-field sharing, the mean-field is only observed at some (possibly no) time instants. A social welfare cost function is defined, and it is shown that a unique saddle-point strategy exists which minimizes the worst-case value of the cost function under mean-field sharing information structure. The solution is obtained by two scalable Riccati equations, which depend on a prescribed attenuation parameter, serving as a robustness factor. For the intermittent mean-field sharing information structure, an approximate saddle-point strategy is proposed, and its converges to the saddle-point is analyzed. Two numerical examples are provided to demonstrate the efficacy of the obtained results.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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