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执行器饱和多智能体系统的自适应学习一致性算法

Adaptive learning consensus algorithm for multi-agent systems with actuator saturations
杨娜娜
孟新友
王璇
兰州理工大学 理学院, 兰州 730050

摘要

针对一类受到执行器饱和高阶多智能体系统在有限时间区间[0,T]上的精确一致性问题,利用自适应迭代学习控制的方法,设计了具有全饱和差分型自适应更新律的时变增益。通过构造适当的复合能量函数,严格证明了一致性误差向量随着迭代次数趋于无穷而一致趋于零,得到了不依赖于网络通信拓扑矩阵特征值的自适应学习一致性算法。最后,给出一个仿真例子,仿真结果说明了所提算法的有效性。

基金项目

甘肃省教育厅创新基金资助项目(2021A-025)
国家自然科学基金地区资助项目(11661050,12064024)
兰州理工大学红流一级学科建设项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0008
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2737-2740
文章编号: 1001-3695(2021)09-032-2737-04

发布历史

[2021-09-05] 印刷出版

引用本文

杨娜娜, 孟新友, 王璇. 执行器饱和多智能体系统的自适应学习一致性算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (9): 2737-2740. (Yang Nana, Meng Xinyou, Wang Xuan. Adaptive learning consensus algorithm for multi-agent systems with actuator saturations [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (9): 2737-2740. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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