符号网络的边能控性研究

来源 :西安电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:knightxmu
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着计算机、通信、传感器等技术的飞速发展,多智能体系统分布式协同控制受到诸多领域学者的广泛关注,并取得了丰硕成果。能控性是多智能体系统分布式协同控制研究中的一个重要而又基本的问题。本文综合利用代数图论、矩阵理论、线性系统理论等工具,针对对抗交互拓扑结构,从图论视角研究了具有边动力学的多智能体系统的能控性和结构能控性问题。主要研究内容如下:(1)研究了对抗交互下多智能体系统的边能控性问题。在无向和有向符号图下,基于边动力学建立了边能控性模型,并分析了该模型下边能控性的特性:当系统的状态矩阵为边拉普拉斯矩阵时系统的能控性等价于状态矩阵为边邻接矩阵的能控性。进一步,利用图划分理论定量刻画了边能控子空间,具体的,基于符号图的距离划分得到边能控子空间的下界;基于符号图的等价划分得到边能控子空间的上界。最后,基于符号图的关联矩阵探讨了边能控性与节点能控性之间的关系,结果表明:二者之间的关系与节点符号图的结构平衡性有关,特别地,当节点符号图是结构非平衡时,边能控性等价于节点能控性。(2)研究了对抗交互下多智能体系统的边结构能控性问题。首先,建立了对抗交互下边结构能控性模型并证明边结构能控性具有广义性,即,对抗交互的正负符号特征不会对结构能控性产生影响。其次,分别针对无向和有向符号网络得到了边结构能控的充要图论条件:无向符号网络下,多智能体系统是边结构能控的当且仅当系统的边交互图是由根节点为领导者的对称仙人掌群所生成的;有向符号网络下,多智能体系统是边结构能控的当且仅当系统的边交互图是由根节点为领导者的仙人掌群所生成的。此外,给出了使得系统边结构能控的边权选取算法。(3)结合实际应用背景,通过数值仿真例子对所得结果的有效性进行了验证。
其他文献
随着我国禽类养殖业的迅猛发展,越来越多的养殖场实行了标准化、集约化饲养与管理,多数禽舍采用密集的立体化笼养方式,养殖密度大。畜禽舍在秋冬季节通常较为干燥,在喂料和鸡群日常活动过程中会产生扬尘,部分粉尘颗粒会沉积在舍内的鸡笼笼网表面,同时由于鸡群的活动和代谢产生的粪污和羽毛等会附着在笼网表面,如果不能及时清理,会加剧细菌、病毒等病原体的滋生,影响鸡群和饲养人员的健康。当前我国对于鸡笼的清洁大多依靠人
学位
复杂背景中的文本信息提取算法已成为计算机视觉领域重要的研究课题之一,相关技术在工业生产、自动驾驶、信息检索等多个领域有着广泛的应用,其显著降低了工业生产成本,有效推动了工业生产模式朝着智能化和高效率的方向持续发展。为提高文本提取技术在复杂背景下的精度和效率,本文对文本检测与分割算法进行了深入研究,研究成果对于多变背景下复杂形态文本的提取任务具有重要的工程意义与实用价值。本文的主要工作和贡献如下:(
学位
多智能体系统的一致性问题是分布式协同控制的基本问题,其通常假设智能体都是“合作”关系。近十年,合作-竞争多智能体系统的二分一致性作为一类特殊的一致性问题也开始得到了广泛关注。然而随着网络技术的快速发展,多智能体网络越来越复杂,智能体的自治性、异构性和开放性等特性虽在解决大规模、复杂任务上有着优良性能,但同时也带来了安全隐患,因此多智能体系统的安全控制非常重要。目前针对恶意攻击下的多智能体系统,大多
学位
频率选择表面(Frequency Selective Surface,FSS)是一种周期阵列的空间电磁波滤波器,可选择性反射或透射特定波段的电磁波,在飞行器隐身领域应用广泛。飞行器在以高超声速飞行时,机身在空气粘性阻滞作用下温度会升至数百甚至上千摄氏度,而传统FSS只有隐身性能而不具备耐高温能力,在高温下会失效并导致内部电子设备烧毁。液态金属因具有高导热率、高沸点以及良好导电性和流动性可将其作为F
学位
近年来,伴随着空间科学技术的飞速发展,为获取更高质量的电磁波信号,就迫切需要星载天线朝着大口径、轻质量和高精度的方向发展。在如此背景下,可展开星载天线应运而生,根据可展开天线的结构形式不同,又可分为固面式、充气式、环形桁架式、径向肋式、构架式等众多类型,其中,径向肋式索网天线因为结构形式简单、展开稳定性较高等优点得到广泛关注。目前,美俄等西方国家已经研制了多种径向肋式索网天线并投入使用,而我国起步
学位
随着人工智能、计算机技术等新一代信息处理技术的快速发展,机械臂领域的研究及应用也向智能化方向逐渐迈进。在智能制造领域,期望机械臂具备更高水平的学习能力,从而掌握诸如抓取、装配、搬运等技能操作。此外,当面对复杂装配环境或者新任务时,需要针对机械臂训练出适应任务要求的策略模型。本文以工业装配场景中的抓取技能和轴槽装配技能为机械臂学习目标,采用深度强化学习理论与技术训练任务模型。通过对抓取技能中样本利用
学位
深度学习技术的快速发展极大地促进了图像分类任务的进步。然而,深度学习本身是一种数据依赖的学习范式,需要大规模的人工标注数据用以训练模型。在真实世界中,为不可胜举的类别样本进行有效的人工标注是费时费力且不切实际的,此外,对于某些罕见的类别,我们常常难以收集到足够的样本,甚至没有样本以支撑训练。因此,零样本学习(Zero-shot Learning,ZSL)逐渐受到人们的关注,其目标是解决目标任务训练
学位
RGB-T目标跟踪是计算机视觉领域的一个基础研究课题,其目的是利用可见光(RGB)和热红外数据(Thermal Infrared,T)的互补优势实现鲁棒的目标跟踪。相对于RGB目标跟踪,RGB-T目标跟踪可以应对更多的挑战场景,并且可以全天候工作,因此受到越来越多研究学者关注。近年来,多种基于传统机器学习的RGB-T目标跟踪算法及基于深度学习的RGB-T目标跟踪算法先后被提出,促进了RGB-T目标
学位
一直以来,世人对于少帅张学良的关注从未降温。本文作者赵杰教授作为张学良家乡的学者,多年来钟情于张学良去台之后的研究,曾赴美采访张学良本人,先后出版了几部有影响的专著,被誉为"文史界撰写张学良将军的一面旗帜"。——编者
期刊
随着现代科学技术的快速发展,芯片逐渐趋向于小型化、集成化,但是高度集成的芯片容易产生较高的热流密度和局部热流,使芯片因为高温导致失效。所以需要高效的散热方式来降低芯片的温度,避免局部高温的产生,从而延长芯片使用寿命。目前,散热方式有自然冷却、空冷和液体冷却等,其中传统的自然冷却和空冷已经无法满足现有的散热需求,所以需要更高效的散热方法。近年来液冷换热器因为出色的散热能力被许多学者关注研究,并为了进
学位