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Reinforcement learning-based interval-aware synergetic control for nonlinear multi-agent system with unknown input-delay
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PRE
AI
DOI：10.1080/00207721.2026.2716894.png)
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摘要
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本文针对存在未知时变延迟和参数不确定性的非线性多智能体系统，研究了分布式鲁棒协同控制问题。提出了一种分布式协同区间延迟观测器（DC-IDO），通过多模型集合成员身份辨识来估计状态包络和延迟一致性集合，确保输入-状态稳定性（ISS）。在此基础上，建立了区间鲁棒自适应多智能体深度确定性策略梯度（IRA-MADDPG）框架。通过引入区间宽度惩罚和最坏情况Q值估计，该方法实现了安全策略优化。此外，为解决持续激励失效和Lipschitz条件违背问题，设计了一种基于熵的事件触发主动探索机制和自适应容差控制策略。利用Lyapunov稳定性理论严格证明了闭环系统的全局一致最终有界性（UUB）。仿真结果验证了该方法在稳定化和跟踪任务中的有效性。
Keyword:
Multi-agent systems
deep reinforcement learning
interval observers
time-delay systems
distributed control
期刊
I
IF:
4.6
论文数:
1.1K
被引数:
7.3K
机构
引用论文
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