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Data-driven adaptive consensus for linear multi-agent systems: A scalable distributed protocol
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AI
DOI：10.1016/j.automatica.2025.112126.png)
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摘要
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本文关注具有未知智能体动力学的一般线性多智能体系统（MASs）在无噪声和有噪声数据驱动下的共识问题。首先，设计了一种数据驱动的自适应方案，以使每个边能够在线调整其权重。随后，针对MASs建立了一种分布式无噪声数据驱动自适应共识（DDAC）协议，以确保达成保证的共识。在该协议中，智能体通过无向且连通的图与其邻居进行通信。重要地，该协议被证明独立于系统模型知识，并且相对于通信网络规模具有可扩展性。此外，为处理有向通信图场景，引入了一种仅依赖数据的改进基于节点的自适应方案，并配套提出了一种改进的DDAC协议。达成共识的条件被推导为半定规划，并分析了其可行性。进一步地，本文考虑了有噪声数据的场景，并通过采用改进的自适应方案和建立分布式有噪声DDAC协议来处理有噪声数据的共识问题。与现有共识协议相比，本DDAC协议通过消除对系统模型和全局网络信息的依赖，提供了更高的灵活性和可扩展性。最后，提供了三个示例以验证所提出的DDAC协议的有效性。（c）2025 Published by Elsevier Ltd.
Keyword:
Distributed control
Data-driven
Multi-agent system
Adaptive control
Consensus
期刊
IF:
5.9
论文数:
1.2W
被引数:
5.2W
机构
引用论文
Distributed consensus of linear multi-agent systems with adaptive dynamic protocols具有自适应动态协议的线性多智能体系统的分布式一致性.png)
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