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非平衡有向网络的完全分布式凸优化

控制理论与应用 2022年第6期39卷 1071-1078页

作者：时侠圣林志赟王雪松董世建中国矿业大学地下空间智能控制教育部工程研究中心江苏徐州221116 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 南方科技大学电子与电气工程系广东深圳518055

分布式凸优化问题的目的是如何以分布式方法最小化局部智能体成本函数和,而现有分布式算法的控制步长选取依赖于系统智能体个数、伴随矩阵等全局性信息,有悖于分布式算法的初衷.针对此问题,提出一种基于非平衡有向网络的完全分布式凸优... 详细信息

分布式凸优化问题的目的是如何以分布式方法最小化局部智能体成本函数和,而现有分布式算法的控制步长选取依赖于系统智能体个数、伴随矩阵等全局性信息,有悖于分布式算法的初衷.针对此问题,提出一种基于非平衡有向网络的完全分布式凸优化算法(FDCOA).基于多智能体一致性理论和梯度跟踪技术,设计了一种非负余量迭代策略,使得FDCOA的控制步长收敛范围仅与智能体局部信息相关,进而实现控制步长的分布式设置.进一步分析了FDCOA在固定强连通和时变强连通网络情形下的收敛性.仿真结果表明本文构建的分布式控制步长选取方法对FDCOA在有向非平衡下的分布式凸优化问题是有效的.

关键词：分布式凸优化非平衡有向网络非负余量分布式步长

非平衡有向网络上求解分布式经济分配问题的原始-对偶算法

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西南大学学报（自然科学版） 2018年第11期40卷 48-54页

作者：肖丽包骏杰石熙周琳琳重庆第二师范学院数学与信息工程学院重庆400065 重庆凯源石油天然气有限责任公司重庆401120

受电力系统经济分配问题的启发,研究了分布式经济分配问题,其主要目标是在m个智能体组成的非平衡有向网络上最小化m个局部凸代价函数之和.网络中的每个智能体都仅仅知道自己私有的局部凸代价函数,并且同时受到耦合线性约束和局部不等式... 详细信息

受电力系统经济分配问题的启发,研究了分布式经济分配问题,其主要目标是在m个智能体组成的非平衡有向网络上最小化m个局部凸代价函数之和.网络中的每个智能体都仅仅知道自己私有的局部凸代价函数,并且同时受到耦合线性约束和局部不等式约束的影响.此外,特别关注每个智能体仅允许通过不平衡有向网络与其内部邻居进行交互的情况.为了分布式地解决上述问题,提出一种新的只需要智能体进行本地计算和本地通信的完全分布式原始一对偶次梯度算法.当网络拓扑是强连通的且权重矩阵是行随机时,理论分析证明本文的算法可以渐进收敛到全局优化问题的最优解.最后,给出了电力系统中分布式经济分配问题的数值仿真,验证了所提出算法的有效性和分析过程的正确性.

关键词：非平衡有向网络经济分配分布式优化原始一对偶算法渐进收敛

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给定时间有向通信网络多无人机最优集结控制

科学技术与工程 2024年第4期24卷 1570-1577页

作者：杨正全付程中国民航大学交通科学与工程学院天津300300

为解决给定时间的多无人机(unmanned aerial vehicles,UAVs)最优集结问题,通过分布式优化的方法研究能够使多无人机在权重不平衡有向通信网络下按照给定时间范围内完成最优集结的控制算法。每架无人机都有其相应的局部目标函数,全局目... 详细信息

为解决给定时间的多无人机(unmanned aerial vehicles,UAVs)最优集结问题,通过分布式优化的方法研究能够使多无人机在权重不平衡有向通信网络下按照给定时间范围内完成最优集结的控制算法。每架无人机都有其相应的局部目标函数,全局目标函数就是每架无人机所具有的局部目标函数之和,算法的目的就是通过分布式控制的方式,找到满足全局目标函数的最优集结点,采用时域映射的思想,将原本的给定时间下的集结问题转变为无限时域下的集结问题,并通过拉普拉斯零特征值下的左特征向量克服权重不均衡有向网络的不平衡性。结合凸分析理论和李雅普诺夫稳定性理论,验证了算法能够收敛到最优的解。仿真结果表明:不同出发点的无人机,在算法的控制下,均可以在给定时间内到达最优的集结点。

关键词：分布式凸优化多无人机(UAVs) 最优集结非平衡有向网络给定时间

具有通信时延和有向网络的多智能体分布式优化

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控制理论与应用 2021年第9期38卷 1414-1420页

作者：杨正全潘小芳张青陈增强中国民航大学机场综合交通研究院天津300300 中国民航大学理学院天津300300 南开大学人工智能学院天津300350

本文对非平衡有向拓扑下一阶多智能体系统的分布式优化问题进行研究.研究的智能体在与邻居的通信过程中都有一个变化的时延.本文的目标是找到使得目标函数f(x)=Σ_(i=1 )/Nfi(xi)最小的智能体的状态.提出了一种基于有向图的拉普拉斯矩... 详细信息

本文对非平衡有向拓扑下一阶多智能体系统的分布式优化问题进行研究.研究的智能体在与邻居的通信过程中都有一个变化的时延.本文的目标是找到使得目标函数f(x)=Σ_(i=1 )/Nfi(xi)最小的智能体的状态.提出了一种基于有向图的拉普拉斯矩阵的零特征值对应的左特征向量和智能体的局部信息的控制器.在这项研究中,去掉了fi(xi)的梯度有界要求,并且不要求网络平衡.在某些假设下,所有智能体都达到相同的状态,同时最小化目标函数Σ_(i=1 )/N fi(xi).最后,通过数值模拟验证了本文的研究结果.

关键词：通信时延多智能体系统分布式优化非平衡有向网络