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A continuification-based control solution for large-scale shepherding
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AI
DOI：10.1016/j.ejcon.2025.101324.png)
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摘要
En 中文
本文采用基于连续化（continuification）的策略解决大规模放牧控制问题。我们考虑一种场景，即一个大规模的跟随者智能体（目标）群体必须通过与可控的领导者智能体（牧者）集的间接交互被限制在指定的目标区域内。我们的方法通过偏微分方程（PDEs）将微观智能体基动力学转化为宏观连续介质模型。该表述形式使得牧者行为的高效、可扩展控制设计成为可能，并保证全局收敛性。该方法通过全面的数值仿真和结合物理与虚拟智能体的新颖混合现实实验得到验证，展示了其有效性和实际适用性。
Keyword:
shepherding control
continuum model
partial differential equations
scalable control
mixed-reality experiments
期刊
IF:
2.6
论文数:
323
被引数:
2.5K