迭代学习控制在复杂网络系统中的理论研究及应用

Over the past decades, the control problem of complex networks has been paid attention, and some achievements have been obtained by the domestic and foreign scholars. However, up to now, there are still urgent problems needed to be solved. Hence, in this project, we will devote ourselves to the theoretical study and application of iterative learning control in complex network systems, and expect to make a breakthrough in the following five aspects: 1) Combining iterative learning control and predictive control, design reasonable controllers to discuss the finite-time tracking problems of complex networks. 2) Find the cooperative-antagonistic relationship from the group behavior in nature, and design the antagonistic-cooperative iterative learning control strategy. 3) Design synchronous and asynchronous sampled-data iterative learning strategy for multi-level complex networks. 4) Considering the limited communications such as the switching topology, the packet loss, the capability of transmission bandwidth and so on, design reasonable quantized and sliding-mode controllers to study the finite-time tracking problems of complex networks. 5) Apply the iterative learning control strategy to the actual network system, such as the financial network. This project has a great significance on theory and a broad foreground in applications. Its research has a specified depth and difficulty.

尽管网络控制问题在过几十年内得到了国内外学者的关注，其研究也取得了一定的成果。但到目前为止，仍然存在一些急需解决的问题。因此，在本项目中，我们将致力于迭代学习控制在复杂网络系统中的理论研究及应用，以期在以下五个方面取得一些突破性的成果：1）将迭代学习控制与预测控制结合，设计合理的控制策略讨论复杂网络有限时间的跟踪问题；2）从自然界中群体行为中发现群体间合作与竞争的关系，设计体现竞争与合作关系的迭代学习控制策略；3）对于多层次结构的复杂网络，设计同步与异步采样的迭代学习控制策略；4）当网络系统考虑拓扑切换、丢包、有限带宽等通讯限制，设计合理的量化及滑模学习控制器来研究复杂网络有限时间的跟踪问题；5）将迭代学习控制策略有效地应用到实际的网络系统中，如金融网络等。本项目具有较高的理论研究价值和广泛实际的应用前景，其研究有一定的深度和难度。

本项目致力于迭代学习控制在复杂网络系统中的理论研究及应用，在如下五个方面取得了一些标志性的成果：1）将迭代学习控制与预测控制结合，设计合理的控制策略讨论复杂网络有限时间的跟踪问题；2）从自然界中群体行为中发现群体间合作与竞争的关系，设计体现竞争与合作关系的迭代学习控制策略；3）对于多层次结构的复杂网络，设计同步与异步采样的迭代学习控制策略；4）当网络系统考虑拓扑切换、丢包、有限带宽等通讯限制，设计合理的量化及滑模学习控制器来研究复杂网络有限时间的跟踪问题；5）将迭代学习控制策略有效地应用到实际的网络系统中，如金融网络等。本项目具有较高的理论研究价值和广泛实际的应用前景，其研究有一定的深度和难度。

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