山西大学贾新春与Suna, Duan等：定向细节平衡网络上多智能体系统的定时聚类优化
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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Journal of the Franklin Institute
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Fixed-time cluster optimization of multi-agent systems on directed detail-balanced networks
Jia X.-C.; Duan S.; Chi X.; Li H.
Published：2024-05-01
DOI：10.1016/j.jfranklin.2024.106837
研究背景
在当今社会，多智能体系统（MASs）在各个领域中扮演着重要角色，例如交通管制、群体协作等。然而，针对MASs在定向平衡网络中的固定时间集群优化问题，仍存在着许多挑战，如何有效解决这些问题一直是学术界关注的焦点。
研究内容
最新发表在《富兰克林学会杂志》上的一篇研究论文探讨了在定向平衡网络下，针对一阶多智能体系统的固定时间集群优化问题。该研究通过提出两种分段分布控制协议，分别解决了具有时不变和时变目标函数的优化问题。在这两种提出的分段控制协议下，固定时间集群优化问题可在保持集群一致性的基础上得以解决。此外，所有智能体的初始状态不必受限于其本地成本函数的最小值。最后，我们提供了两个实例来说明所提出的控制协议的有效性。
研究意义
这项研究的创新之处在于提出了针对定向平衡网络中固定时间集群优化问题的解决方案，为解决MASs在复杂网络环境下的优化问题提供了新思路。通过这项研究，我们可以更好地理解多智能体系统在特定网络结构下的集群优化过程，为未来相关领域的研究和应用提供有益的参考。
希望这篇简要的文章能够帮助你更好地了解这篇有关多智能体系统固定时间集群优化问题的研究。
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