Self-triggered min-max DMPC for asynchronous multi-agent systems with communication delays
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the formation stabilization problem of asynchronous nonlinear multi-agent systems (MAS) subject to parametric uncertainties, external disturbances and bounded time-varying communication delays. A self-triggered min-max distributed model predictive control (DMPC) approach is proposed to handle these practical issues. At triggering instants, each agent solves a local min-max optimization problem based on local system states and predicted system states of neighbors, determines its next triggering instant and broadcasts its predicted state trajectory to its neighbors. As a result, the communication load is greatly alleviated while retaining robustness and comparable control performance compared to periodic algorithms. In order to handle time-varying delays, a novel consistency constraint is incorporated into each local optimization problem to restrict the deviation between the newest predicted states and previously broadcast predicted states. Consequently, each agent can utilize previously predicted states of its neighbors to achieve cooperation in the presence of time-varying delays and asynchronous communication induced by the distributed triggered scheduler. The recursive feasibility of the proposed algorithm and the closed-loop stability of MAS at triggering time instants are proven. Finally, numerical simulations are conducted to verify the efficiency of the proposed control method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».