复杂网络下多智能体系统一致性分析

由于传统分析方法无法深入分析多智能体系统拓扑量,因此提出复杂网络下多智能体系统一致性分析.设计一致性考虑协议方程,并根据协议方程推导出一致性拓扑条件方程,总结出多智能体系统复杂网络下一致性结果.通过线路轨迹实验与算例实验得出,复杂网络下多智能体系统一致性分析能验证系统稳定性,并确保多智能体系统一致性运行.     

基于GAWK-means的地铁车站指纹定位方法

针对在城市轨道交通车站内,利用iBeacon技术进行指纹定位时存在匹配效率较低、定位精度不理想的问题,文中提出了一种基于GAWK-means的地铁车站指纹定位方法.离线阶段,根据指纹数据本身的离散程度进行K-means欧式距离权重优化以便更好地体现类内相似度,再将改进的K-means结合遗传算法,优化聚类结果以减少陷入...     

基于周期事件触发的多智能体系统平均一致性

本文研究了一阶多智能体系统在固定无向连通拓扑下的平均一致性问题.为了减少多智能体系统的资源消耗,避免Zeno现象,本文提出了在离散时间下周期地对状态值进行采样的周期事件触发机制;同时为了减少智能体的控制输入更新次数,提出了一种新的事件触发条件.利用代数图论和李雅普诺夫理论,获得了多智能体系统达到平均一致性的充分条件.最后,仿真实例验证了该触发机制的有效性.