复杂多智能体系统的分布式优化分析与设计
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61573344
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:65.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0301.控制理论与技术
- 结题年份:2019
- 批准年份:2015
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2016-01-01 至2019-12-31
- 项目参与者:张艳琼; 衣鹏; 邓镇华; 周宏兵; 王颖慧; 李睿;
- 关键词:
项目摘要
Distributed optimization of complex multi-agent systems is one of the key problems in the study of complex large-scale systems. Based on the results obtained on the topic by us in recent years, this project mainly investigates the convergence analysis and effective algorithm design of distributed optimization for multi-agent systems with complex dynamics in complex environments. The main research topics include: (1) to propose distributed disturbance-rejection optimization method in the presence of external environmental disturbance, and propose approximate-gradient-based optimization method along to deal with measurement uncertainties, along with convergence analysis; (2) to consider the cooperative optimization and control design when the multi-agent system has complex dynamics or completes complex tasks, especially to study the optimization and conrol of hierarchical and nonlinear multi-agent systems; (3) to consider the communication constraints and uncertainties and solve the convergence of distributed optimization algorithms to deal with the quantization and random factors (e.g., noises) and the quantitative optimization error analysis. In a sum, we will effectively integrate some good methods of optimization and control, in order to estabilish a package of methods to handle distributed optimization analysis and design for quite a large class of complex multi-agent systems.
复杂多智能体系统的分布式优化研究是当前复杂大型系统研究的核心问题之一。本项目将基于我们近年来在此方面已取得的成果,主要研究在复杂环境下具有复杂动态的多智能体系统进行分布式优化收敛性分析与有效算法设计。研究主要包括以下几个方面:(1)给出在外部环境干扰下的分布式抗干扰优化设计方法,以及针对量测误差给出基于近似梯度的优化方法并提供收敛性分析;(2)考虑多智能体具有复杂动态和复杂任务时的协同优化和控制设计问题,特别是对多层次的非线性智能体分布式优化控制进行研究;(3)考虑某些通讯约束或不确定性并解决基于量化的或处理具有随机因素(噪声等)情况下的分布式优化收敛性以及定量的优化误差分析。总之,我们将利用多种优化与控制方法有机的结合,给出一套处理相当一大类复杂多智能体系统的分布式优化分析和设计方法。
结项摘要
复杂多智能体系统的分布式优化研究是当前复杂大型系统研究的核心问题之一,属于多学科交叉研究的热门方向,有着广泛的应用背景。.本项目主要研究在复杂环境下具有复杂动态的多智能体系统进行分布式优化收敛性分析与有效算法设计。重要研究成果在如下方面:(1)给出在外部环境干扰下的分布式鲁棒优化设计方法,以及针对量测误差给出基于随机方法以及(带有不确定性的)非光滑优化方法并提供收敛性分析;(2)考虑多智能体具有复杂动态和复杂任务时的协同优化和控制设计问题,特别是对多层次的非线性智能体分布式优化控制进行研究;(3)考虑某些通讯约束和其他优化约束下的分布式优化收敛性以及定量的优化误差分析。.已经发表文章30多篇, 其中SCI 论文23篇。总之,我们利用多种优化与控制方法有机的结合,给出一套处理相当一大类复杂多智能体系统的分布式优化分析和设计方法,为将来在智能电网和无人智能系统方面的应用提供了理论依据。
项目成果
期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(0)
非光滑聚合博弈纳什均衡的分布式连续时间算法
- DOI:--
- 发表时间:2018
- 期刊:控制理论与应用
- 影响因子:--
- 作者:梁银山;梁舒;洪奕光
- 通讯作者:洪奕光
Coverage-Based Interception Algorithm of Multiple Interceptors Against the Target Involving Decoys
基于覆盖的多拦截器针对诱饵目标的拦截算法
- DOI:10.2514/1.g001535
- 发表时间:2016
- 期刊:Journal of Guidance, Control, and Dynamics
- 影响因子:--
- 作者:Zhai Chao;He Fenghua;Hong Yiguang;Wang Long;Yao Yu
- 通讯作者:Yao Yu
Targeted agreement of multiple Lagrangian systems
多个拉格朗日系统的目标一致
- DOI:10.1016/j.automatica.2017.07.010
- 发表时间:2017-10
- 期刊:Automatica
- 影响因子:6.4
- 作者:Meng Ziyang;Yang Tao;Shi Guodong;Dimarogonas Dimos V;Hong Yiguang;Johansson Karl Henrik
- 通讯作者:Johansson Karl Henrik
Distributed resource allocation over random networks based on stochastic approximation
基于随机近似的随机网络分布式资源分配
- DOI:10.1016/j.sysconle.2018.02.009
- 发表时间:2018
- 期刊:Systems & Control Letters
- 影响因子:2.6
- 作者:Yi Peng;Lei Jinlong;Hong Yiguang
- 通讯作者:Hong Yiguang
Distributed sub-optimal resource allocation over weight-balanced graph via singular perturbation
通过奇异扰动在权重平衡图上进行分布式次优资源分配
- DOI:10.1016/j.automatica.2018.05.013
- 发表时间:2017-02
- 期刊:Automatica
- 影响因子:6.4
- 作者:Liang Shu;Zeng Xianlin;Hong Yiguang
- 通讯作者:Hong Yiguang
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- DOI:--
- 发表时间:2016
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- 影响因子:--
- 作者:衣鹏;洪奕光
- 通讯作者:洪奕光
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- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:系统科学与数学
- 影响因子:--
- 作者:贺风华;马龙彪;姚郁;洪奕光
- 通讯作者:洪奕光
分布式优化:算法设计和收敛性分析
- DOI:--
- 发表时间:2014
- 期刊:控制理论与应用
- 影响因子:--
- 作者:洪奕光;张艳琼
- 通讯作者:张艳琼
多智能体系统分布式控制的研究新进展
- DOI:--
- 发表时间:2010
- 期刊:复杂系统与复杂性科学
- 影响因子:--
- 作者:王晓丽;洪奕光
- 通讯作者:洪奕光
其他文献
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