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时变有向拓扑下多智能体分布式随机优化

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-21页
    1.1 分布式优化的研究背景和研究意义第8-9页
    1.2 分布式随机优化问题研究现状第9-14页
    1.3 非合作纳什博弈问题研究现状第14-17页
    1.4 论文的研究内容和结构安排第17-18页
    1.5 预备知识第18-20页
        1.5.1 图的基本概念第18-20页
        1.5.2 收敛定理第20页
    1.6 本章小结第20-21页
2 有向时变拓扑下多智能体系统的分布式随机非梯度优化第21-35页
    2.1 问题描述第21-24页
    2.2 分布式随机非梯度投影算法设计第24-25页
    2.3 算法收敛性分析第25-32页
    2.4 数值仿真第32-34页
    2.5 本章小结第34-35页
3 广播式gossip随机优化算法用于纳什均衡点的寻找第35-50页
    3.1 问题描述第35-36页
    3.2 广播式gossip随机优化算法设计第36-38页
    3.3 算法收敛性分析第38-46页
        3.3.1 估计共识第39-44页
        3.3.2 收敛到纳什均衡点第44-46页
    3.4 数值仿真第46-49页
    3.5 本章小结第49-50页
结论与展望第50-51页
参考文献第51-56页
附录A 符号与缩写第56-57页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第57-58页
致谢第58-59页

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