多智能体系统事件触发一致性控制算法研究
摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 引言 | 第9-14页 |
1.1 研究背景和动机 | 第9-11页 |
1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.1.2 研究动机 | 第10-11页 |
1.2 一致性问题研究的主要内容 | 第11页 |
1.3 一致性问题的研究现状和研究趋势 | 第11-12页 |
1.4 论文的主要内容 | 第12-14页 |
第二章 预备知识 | 第14-20页 |
2.1 图论知识 | 第14-15页 |
2.2 一致性问题系统模型 | 第15页 |
2.3 芝诺(Zeno)现象 | 第15-16页 |
2.4 事件触发控制 | 第16-20页 |
2.4.1 集中式事件触发一致性控制 | 第17页 |
2.4.2 分布式事件触发一致性控制 | 第17-20页 |
第三章 带有最小采样时间的事件触发一致性控制算法 | 第20-41页 |
3.1 问题描述 | 第20-21页 |
3.2 带有最小采样时间的事件触发一致性算法 | 第21-33页 |
3.2.1 算法描述 | 第21-22页 |
3.2.2 一致性分析 | 第22-24页 |
3.2.3 数值仿真 | 第24-33页 |
3.3 改进的自触发控制 | 第33-40页 |
3.3.1 算法描述和一致性分析 | 第33-36页 |
3.3.2 数值仿真 | 第36-39页 |
3.3.3 小节 | 第39-40页 |
3.4 本章小结 | 第40-41页 |
第四章 基于动态触发机制的集中式事件触发控制算法 | 第41-51页 |
4.1 问题描述 | 第41-42页 |
4.2 符号标记 | 第42页 |
4.3 动态集中式事件触发控制算法 | 第42-47页 |
4.3.2 多智能体系统的动态触发机制 | 第42-45页 |
4.3.3 一致性分析 | 第45-47页 |
4.4 数据仿真 | 第47-49页 |
4.5 本章小结 | 第49-51页 |
第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
5.1 论文总结 | 第51页 |
5.2 算法的应用和展望 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-60页 |
致谢 | 第60-61页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第61-62页 |
研究生期间参与的项目 | 第62页 |