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Data-driven distributed consensus control for unknown MIMO multi-agent systems with hybrid scheduling strategy
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.jfranklin.2026.108846.png)
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摘要
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本研究探讨了在有限通信带宽下多输入多输出（MIMO）非线性多智能体系统（MASs）的一致性跟踪问题。针对具有未知动力学模型的智能体，设计了一种分布式无模型滑模控制（MFSMC）方法，以确保MASs的收敛性，而不需要精确的模型。此外，通过采用混合调度策略，可以实现智能体间的数据传输动态分配。与传统的信道调度策略相比，混合策略在信道资源与调度规则之间建立了动态交互，旨在协调有限的通信资源与所需的系统性能。仿真研究验证了所提出方法的有效性。
Keyword:
Multi-agent systems
Consensus
Hybrid scheduling strategy
Data-driven sliding mode control
期刊
J
IF:
3.7
论文数:
6.4K
被引数:
1.5W
机构
引用论文
Distributed Event-Triggered Adaptive Control for Consensus of Linear Multi-Agent Systems with External Disturbances具有外部干扰的线性多智能体系统一致性的分布式事件触发自适应控制
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