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QUICK REVIEW

[论文解读] Regulated State Synchronization for Homogeneous Networks of Non-introspective Agents in Presence of Input Delays: A Scale-Free Protocol Design (with a general MATLAB implementation)

Zhenwei Liu, Donya Nojavanzadeh|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2020
Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 23被引用 5
一句话总结

本文提出了一种无尺度动态协议,用于在具有非内省性代理和未知非均匀输入时延的同质多智能体系统中实现受控状态同步。通过利用额外的信息交换以及基于代数 Riccati 方程的创新设计,该协议在无需了解网络结构或拉普拉斯谱的情况下,实现了对任意数量代理和任意通信拓扑的同步,且时延容限边界仅取决于代理动力学特性。

ABSTRACT

This paper studies regulated state synchronization of homogeneous networks of non-introspective agents in presence of unknown nonuniform input delays. A scale-free protocol is designed based on additional information exchange, which does not need any knowledge of the directed network topology and the spectrum of the associated Laplacian matrix. The proposed protocol is scalable and achieves state synchronization for any arbitrary number of agents. Meanwhile, an upper bound for the input delay tolerance is obtained, which explicitly depends on the agent dynamics.

研究动机与目标

  • 解决具有非内省性代理和未知非均匀输入时延的同质多智能体系统的受控状态同步问题。
  • 克服现有协议需要了解网络拓扑或拉普拉斯谱的局限性。
  • 设计一种可扩展、鲁棒的协议,确保无论代理数量或通信网络结构如何,均能实现同步。
  • 推导出仅依赖于代理动力学的输入时延容限上界。
  • 提供一个通用的 MATLAB 实现,以支持协议的数值验证和实际部署。

提出的方法

  • 设计一种利用额外信息交换以补偿未知输入时延和缺乏内省性代理知识的动态协议。
  • 利用代数 Riccati 方程(ARE)的解来构造控制器增益,确保在时延约束下保持稳定。
  • 基于系统动力学和外部系统跟踪的统一框架,为全状态和部分状态耦合形式化协议。
  • 在 MATLAB 中使用 dde23 求解器对协议产生的时滞微分方程进行数值模拟。
  • 引入模块化 MATLAB 实现,配备专用的初始条件文件,以支持各种代理和网络配置的即插即用仿真。
  • 在多种网络拓扑(3、5、6、10 个代理)下验证协议性能,时延多样且非均匀。

实验结果

研究问题

  • RQ1在具有非内省性代理和未知非均匀输入时延的同质多智能体系统中,能否实现受控状态同步?
  • RQ2能否设计一种不依赖于网络拓扑和代理数量的协议?
  • RQ3在这些条件下,可保证的最大输入时延容限是多少?
  • RQ4能否使时延容限边界仅依赖于代理动力学,而不依赖于网络结构?
  • RQ5如何开发一种通用、可重用的 MATLAB 实现,以支持协议的验证和部署?

主要发现

  • 所提出的协议可在任意数量的代理下实现受控状态同步,只要存在有向生成树,无论网络规模或拓扑结构如何。
  • 该协议具有无尺度特性:无需了解网络的拉普拉斯矩阵或通信图结构。
  • 输入时延容限的上界仅取决于代理动力学,而不受代理数量或网络配置的影响。
  • 对 3、5、6 和 10 个代理的数值仿真结果表明,在各种有向通信图中,非均匀时延(范围从 0.5 到 4 秒)下均能实现同步。
  • 即使各代理之间的时延显著不同,协议仍能保持稳定性和同步性能,表现出强鲁棒性。
  • 通用的 MATLAB 实现可轻松支持任意代理配置下状态轨迹、外部系统信号和控制输入的仿真与可视化。

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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。