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Event-triggered distributed optimal consensus algorithm for high-order nonlinear agents under unbalanced digraphs
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PRE
AI
DOI：10.1007/s11071-025-11175-3.png)
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摘要
En 中文
本文研究了在不平衡有向图下，高阶非线性多智能体系统（MASs）的分布式最优一致性（DOC）问题。首先，我们利用参数补偿器、左特征向量估计器和相似变换提出了一种新的连续时间DOC算法，该算法确保了高阶非线性MASs的渐近稳定性。值得注意的是，该算法既不依赖额外的参考信号，也不假设局部代价函数具有强凸性。然后，为进一步降低通信开销，将该算法扩展到事件触发框架中，该框架集成了事件触发控制器和估计器，在有效避免Zeno行为的同时保持了收敛性能。最后，通过两个仿真示例验证了所提出方法的有效性。
Keyword:
Distributed optimal consensus
High-order nonlinear
Multi-agent systems
Weight-unbalanced digraphs
Event-triggered mechanism
期刊
IF:
6
论文数:
1.4W
被引数:
4.1W
机构
引用论文
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