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Distributed optimization for uncertain nonlinear MASs under event-triggered communication
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AI
DOI：10.1016/j.automatica.2025.112134.png)
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摘要
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本文考虑了在动态事件触发机制（DETM）下，具有不匹配不确定性的非线性多智能体系统（MASs）的分布式自适应优化问题。与现有主要针对线性MASs在静态或简单事件触发通信下的分布式优化结果不同，本文考虑了更一般的具有不匹配不确定性的非线性MASs，这使得分布式优化策略的设计更具挑战性。为解决此问题，首先针对一阶不确定非线性MASs提出了一种基于动态事件触发机制的分布式自适应优化算法，该算法能够提供基于智能体交互的动态自适应事件采样。在此基础上，通过采用反步技术，为高阶不确定非线性MASs设计了一种基于DETM的分布式自适应优化算法。具体而言，通过引入一个高阶滤波器，进一步提出了一种改进的分布式优化算法，以确保局部参考值的高阶导数存在，从而便于反步技术的应用。最终，提供了一个包含对比的仿真示例，以展示所开发算法的有效性。（c）2025 Published by Elsevier Ltd.
Keyword:
Distributed optimization
Adaptive control
Backstepping technique
Event-triggered communication
期刊
IF:
5.9
论文数:
1.2W
被引数:
5.2W
机构
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