MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2975826207 · doi:10.1109/tcyb.2019.2939732

Distributed Model Predictive Control for Tracking Consensus of Linear Multiagent Systems With Additive Disturbances and Time-Varying Communication Delays

2019· article· en· W2975826207 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 · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)Constraint (computer-aided design)Controller (irrigation)Computer scienceTerminal (telecommunication)Multi-agent systemSet (abstract data type)State (computer science)Tracking (education)Model predictive controlLyapunov functionLinear systemScheme (mathematics)Mathematical optimizationMathematicsControl (management)Nonlinear systemAlgorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we investigate a robust distributed model predictive control (DMPC) scheme for tracking the consensus of linear multiagent systems (MASs) subject to additive disturbances and time-varying communication delays. A terminal constraint set is constructed by the Lyapunov-Razumikhin functional, and a corresponding local controller is designed for each agent. Furthermore, the sufficient conditions ensure that the terminal constraint set is provided in the form of linear matrix inequalities (LMIs). The recursive feasibility of the proposed algorithm is guaranteed based on the designed terminal constraint set, terminal cost, and local controller. Moreover, the closed-loop system is shown to be input-to-state stable (ISS). An illustrative example is given to verify the effectiveness of the presented approach.

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 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 enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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