distributed coordination of multi-agent networks pdf
时间: 2024-01-02 09:00:48 浏览: 29
《分布式协调多智能体网络》(Distributed Coordination of Multi-Agent Networks) 是一篇论文,主要探讨了多智能体系统中的分布式协调问题。
多智能体系统是由多个个体组成的复杂网络,个体之间相互交互并协同完成特定任务。然而,由于各个智能体可能具有不同的知识、目标和行为,相互之间的协调和合作会面临许多挑战。
这篇论文提出了一种基于分布式协调的方法,旨在解决多智能体网络中的协作问题。通过将网络分解为多个子系统并实现局部化的决策和协调,可以提高系统的整体性能和鲁棒性。该方法的核心是设计有效的信息交换和决策规则,以确保智能体之间的信息流动和资源分配的合理性。
此外,论文还讨论了多智能体网络中的一些重要问题,如网络拓扑设计、信息传递、决策制定和动态环境下的适应性。通过提出相应的模型和算法,研究者们试图解决这些问题,并提高多智能体系统的性能。
该论文的研究成果对于解决分布式协调问题以及提高多智能体系统的效能具有重要意义。它不仅可以应用于工业自动化、机器人领域等实际应用,还对理解复杂网络和群体行为具有深远的影响。因此,该论文对于研究者和从业者来说具有一定的参考价值。
相关问题
distributed consensus in multi-vehicle cooperative control
分布式一致性在多车协同控制中是一个非常关键的概念。在多车协同控制中,需要通过分布式一致性来确保各个车辆之间的信息和行动是同步的。
分布式一致性是指通过各个节点之间的协商和共识达成一致,使得分布式系统中的每个节点都具有相同的视图和操作结果。在多车协同控制中,可以借鉴这种思想,利用分布式算法实现车辆之间的信息共享和协调。
例如,在自动驾驶汽车系统中,多个车辆需要共同协作完成一些任务,比如避免碰撞、优化行驶路线等。这时候,每个车辆都可以通过传感器获取周围环境信息,并将其通过通信传输给其他车辆。通过分布式算法,车辆可以共同协商和达成一致的操作策略,从而实现协同控制。
分布式一致性在多车协同控制中的应用,可以提高车辆的安全性、导航效率和舒适度等方面,是未来智能交通系统的重要组成部分。
Weeraddana, Athanasiou, Fischione, and Baras (2013) and Yan, Sundaram, Vishwanathan, and Qi (2013) for recent works in the context of distributed multi-agent optimization. Regarding event-triggered control of networked systems, recent years have seen an increasing body of work that seeks to trade computation and decision making for less communication, sensing or actua- tor effort, see e.g.翻译一下
我的理解是,您提到了关于分布式多智能体优化的最近研究,包括Weeraddana、Athanasiou、Fischione和Baras(2013)以及Yan、Sundaram、Vishwanathan和Qi(2013)。在网络系统的事件触发控制方面,近年来出现了越来越多的研究,旨在通过减少通信、感知或执行器的努力来交换计算和决策制定,例如翻译。