四阶偏微分多智能体系统的迭代学习控制

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该文研究多智能体系统基于一致性收敛的迭代学习控制问题,该系统中所有的智能体是由四阶梁方程构建而成.基于网络拓扑结构,并利用相邻智能体的信息,构建得到基于一致性的迭代学习控制协议.当该迭代学习律作用于系统时,一致性误差在给定的有限时间段上有界;进一步,在无初始偏差情形下,当迭代次数趋于无穷时,该一致性误差于L^2空间中能够收敛于零.仿真算例验证了算法的有效性.
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