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A matching problem between two decoupled multi-agent systems with reference tracking capabilities
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AI
DOI：10.1016/j.automatica.2024.112047.png)
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摘要
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多智能体系统已作为核心框架出现，在该框架中，自主智能体能够无缝协调与合作以应对复杂挑战。多个群体间的匹配领域已引起广泛关注，特别是在运输、物流和机器人技术等关键领域，协调算法在资源分配、系统性能和整体功能方面发挥着关键作用。本文解决了匹配两个智能体群体时出现的挑战，涉及可扩展性、动态环境及隐私问题。所提出的解决方案基于对多智能体系统中涌现行为的理论研究，围绕设计一种控制律展开，旨在确保智能体位置收敛至预设区域，其中稳态值与智能体的初始条件无关。这种独立性反映了由智能体间的局部交互及其与环境互动所产生的集体行为。该特性表明，即使在没有直接通信的情况下，完全独立的群体也能在预设区域内达成耦合共识。所提出方法的有效性通过数值模拟和实验结果得到支持。(c) 2024 作者。由 Elsevier Ltd 出版。本文为开放获取文章，采用 CC BY-NC-ND 许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
Keyword:
Multi-agent systems
Matching problem
Emergent behavior
Trajectory tracking and path following
Cooperative control
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
5.9
论文数:
1.2W
被引数:
5.2W
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