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| 內容簡介： |
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本书主要介绍在集值量测情况下的多智能体同步控制。首先，针对集值量测系统，介绍了两种辨识算法——无截断辨识算法和递推投影辨识算法，并分析了算法的性质；其次，基于两种辨识算法研究了不同拓扑结构不同系统动态下的多智能体同步控制，包括无向拓扑结构下的集值多智能体系统的同步控制、有向拓扑结构下的集值多智能体系统的同步控制、集值线性多智能体的同步控制，针对不同问题设计了不同的控制算法，并分别给出了同步控制速度。本书可供从事控制科学与工程、运筹学与控制理论、系统理论等专业人员阅读，也可供高等院校相关专业的师生参考。
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| 目錄：
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1 Introduction
1.1Motivation
1.2Identification of Set-Valued Systems
1.3Consensus Control of Multi-Agent Systems
1.4Outline of the Book
2Preliminaries
2.1Vectors and Norms
2.2Probability Theory
2.3Algebraic Graph Theory
2.4Some Other Concepts
2.5Notes
3Identification of Set-Valued Systems
3.1Problem Formulation
3.2Asymptotically Efficient Non-Truncated Identification Algorithm
3.2.1Identification for Single-Parameter Systems
3.2.2Identification for Multi-Parameter Systems
3.2.3Numerical Simulation
3.3Recursive Projection Identification Algorithm
3.3.1Algorithm Design
3.3.2Properties of the Algorithm
3.3.3Numerical Simulation
3.4Notes
4Consensus with Binary-Valued Measurements under Undirected Topology
4.1Problem Formulation
4.2Two-Time-Scale Consensus
4.2.1Estimation
4.2.2Consensus Control
4.2.3The Consensus Protocol
4.2.4Numerical Simulation
4.3Recursive Projection Consensus
4.3.1Consensus Algorithm
4.3.2Main Results
4.3.3Numerical Simulation
4.4Notes
5Consensus with Binary-Valued Measurements under Directed Topology
5.1Problem Formulation
5.2Control Algorithm
5.3Properties of the Algorithm
5.3.1Estimation
5.3.2Transportation Design
5.4Numerical Simulation
5.5Notes
6Consensus of Linear Multi-Agent Systems with Binary-Valued Measurements
6.1Problem Formulation
6.2Review on the Case of Precise Communication
6.3Case of Binary-Valued Communication
6.3.1Control Algorithm
6.3.2Main Results
6.4Numerical Simulation
6.5Notes
References
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