Quantized Consensus by Means of Gossip Algorithm

doi:10.1109/TAC.2011.2160593

2012-01-01

109

PRE

Richard M. Murray

DOI：10.1109/TAC.2011.2160593

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摘要

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本文讨论了受量化约束的智能体连接网络上的分布式平均问题。假设在每次更新时，只有一对代理可以根据正在交换的量化数据更新它们自己的状态。还要求代理以随机方式彼此通信。表明，通过最近一篇论文中提出的随机八卦算法，可以为任意量化器达成量化共识。就均匀量化器的图的拓扑而言，达到量化共识的时间的期望值是下限和上限。特别地，表明这些边界与加权拉普拉斯矩阵的主要子矩阵有关。还提出了一种凸优化方法，以确定一组用于选择一对代理的概率，从而导致八卦算法的快速收敛。

Keyword:

Distributed computation

gossip algorithm

network

quantization

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

IEEE Transactions on Automatic Control

IF:

论文数:

1.3W

被引数:

6.7W

机构

California Institute of Technology

学者数:

2.9W

论文数: 2.5W

被引数: 4.9W

引用论文

Flocking for multi-agent dynamic systems: Algorithms and theory

IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL

IF7

2006-03-01

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A conserved infection pathway for filamentous bacteriophages is suggested by the structure of the membrane penetration domain of the minor coat protein g3p from phage fd

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