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量化状态信息下多智能体Gossip算法及分布式优化

王长城 戚国庆 李银伢 盛安冬

引用本文: 王长城, 戚国庆, 李银伢, 盛安冬. 量化状态信息下多智能体Gossip算法及分布式优化[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(1): 128-134. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00297 shu
Citation:  Wang Chang-Cheng, Qi Guo-Qing, Li Yin-Ya, Sheng An-Dong. Multi-agent Gossip Consensus Algorithm with Quantized Data and Distributed Optimizing[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2014, 36(1): 128-134. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00297 shu

量化状态信息下多智能体Gossip算法及分布式优化

    通讯作者: 王长城
摘要: 基于量化状态信息的异步随机Gossip算法大多以均匀选择概率的时间模型为基础,未充分考虑网络拓扑结构对局部信息传递的影响。为此,该文提出了一种以非均匀选择概率为时间模型的改进算法。首先给出了非均匀选择概率下的多智能体系统时间模型,在随机性量化策略下给出了一致性误差的收敛性质;并讨论了量化精度和概率化权重矩阵第2大特征值对一致性误差收敛速度的影响,进而利用投影次梯度给出了选择概率的分布式优化方法。仿真结果表明,该基于量化状态信息的算法可通过选择概率的分布式优化,提高一致性误差的收敛速度。

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  • 通讯作者:  王长城
  • 收稿日期:  2013-03-12
  • 录用日期:  2013-10-22
  • 刊出日期:  2014-01-19
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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