• 网络化高阶多智能体非线性系统的分布式优化算法
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网络化高阶多智能体非线性系统的分布式优化算法

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作者袁家信 著

出版社清华大学出版社

ISBN9787302644842

出版时间2024-09

装帧平装

开本16开

定价65元

货号1203482811

上书时间2024-12-31

大智慧小美丽

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品相描述:全新
商品描述
作者简介
袁家信,博士,上海工程技术大学硕士生导师。长期从事多智能体控制、分数阶系统动力学与控制、深度强化学习的教学和科研工作。近5年发表SCI源刊论文近12篇。授权发明专利5项。参与国家自然科学基金面上项目1项,中国空气动力研究与发展中心重点实验室开放课题1项。出版多智能体自主控制方面的专著1部。

目录
第1章绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状及发展趋势

1.2.1反演控制技术

1.2.2多智能体系统控制技术

1.2.3分布式优化控制

1.3预备知识

1.3.1径向基函数神经网络

1.3.2图论

1.3.3定义和引理

1.3.3凸函数分析

1.3.4符号标注

第2章分数阶高阶非线性多智能体分布式优化

2.1问题描述

2.1.1系统描述

2.1.2构造含惩罚项的优化问题

2.2基于观测器的自适应神经网络反演控制

2.2.1神经网络观测器设计

2.2.2自适应神经网络反演控制器设计

……

内容摘要


本书在归纳分析国内外关于多智能体系统分布式优化控制算法的基础上,研究了针对外部干扰、系统未建模动态、系统状态受限、固定时间内系统稳定等具体需求的高阶非线性多智能体系统的分布式控制器设计。主要内容包括:设计基于神经网络的自适应控制算法,利用神经网络的万能逼近能力对系统内的未建模动态进行估计,并通过设计神经网络自适应律和自适应控制律,使得系统输出达到全局**解的附近。设计一个二阶固定时间内收敛的扩张观测器,将系统中每一阶状态进行扩展,利用扩张观测器获得系统内未建模动态以及外部干扰的估计值,并最终通过固定时间稳定性分析得出构造出的分布式控制协议能够使多智能体系统的输出在固定时间内收敛至全局最优解的附近。仿真实验,给出多智能体系统的具体模型,并设计好控制协议中的每个所需参数,利用MATLAB自带的仿真模块验证算法性能以及理论分析的结果。



本书可作为计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能、优化理论等专业硕士研究生、博士研究生的专业课教材,也可供计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能网络优化等领域的科技人员参考。



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