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Distributed convex optimization of higher order nonlinear uncertain multi-agent systems with switched parameters and topologies

网络拓扑 反推 非线性系统 控制理论(社会学) 多智能体系统 数学优化 计算机科学 人工神经网络 观察员(物理) 自适应控制 数学 控制(管理) 人工智能 量子力学 操作系统 物理
作者
Xiaole Yang,Jiaxin Yuan,Tao Chen,Chen Zhang,Hui Yang,Shengbin Hu
出处
期刊:Journal of Vibration and Control [SAGE Publishing]
卷期号:30 (11-12): 2466-2489 被引量:2
标识
DOI:10.1177/10775463231179271
摘要

This paper investigates the distributed optimization problem for a class of nonlinear uncertain multi-agent systems with unmeasured states, switched parameters, and directed communication topologies changing in the control process. To achieve the goal of optimizing the global objective function, a penalty function is constructed through making up of a sum of local objective functions and integrating consensus conditions of the multi-agent systems to utilize local and neighboring information. Radial basis function neural-networks and neural-networks state observer are applied to approximate the unknown nonlinear functions and obtain the unmeasured states, respectively. To avoid “explosion of complexity” and obtain derivatives for virtual control functions continuously, dynamic surface control technology is proposed to develop a distributed adaptive backstepping neural network control protocol to ensure that all the agents’ outputs asymptotically reach consensus to the optimal solution of the global objective function. Simulations demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.
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