Receding Horizon Control in Deep Structured Teams: A Provably Tractable Large-Scale Approach with Application to Swarm Robotics
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
In this paper, a deep structured tracking problem is introduced for a large number of decision-makers. The problem is formulated as a linear quadratic deep structured team, where the decision-makers wish to track a global target cooperatively while considering their local targets. For the unconstrained setup, the gauge transformation technique is used to decompose the resultant optimization problem in order to obtain a low-dimensional optimal control strategy in terms of the local and global Riccati equations. For the constrained case, however, the feasible set is not necessarily decomposable by the gauge transformation. To overcome this hurdle, we propose a family of local and global receding horizon control problems, where a carefully constructed linear combination of their solutions provides a feasible solution for the original constrained problem. The salient property of the above solutions is that they are tractable with respect to the number of decision-makers and can be implemented in a distributed manner. In addition, the main results are generalized to cases with multiple sub-populations and multiple features, including leader-follower setup, cohesive cost function and soft structural constraint. Furthermore, a class of cyber-physical attacks is proposed in terms of perturbed influence factors. A numerical example is presented to demonstrate the efficacy of the 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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