УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта


јвтор:  Ўейпак —.».
Ќазвание:  ƒостижение консенсуса многокомпонентной системой в услови€х переменной топологии и†аддитивного случайного шума
¬ыпуск:  74
–убрика:  —етевые модели в управлении
√од:  2018
Ѕиблиографи€:  Ўейпак —.». ƒостижение консенсуса многокомпонентной системой в услови€х переменной топологии и†аддитивного случайного шума // ”правление большими системами. ¬ыпуск 74. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2018. —.23-41. URL: https://doi.org/10.25728/ubs.2018.74.2
 лючевые слова:  многокомпонентные системы, граф коммуникаций, консенсус, синхронизаци€, случайный шум
 лючевые слова (англ.):  multiagent systems, communication graphs, consensus, synchronisation, random noise
јннотаци€:  »сследуетс€ многокомпонентна€ система с фиксированным набором частиц в дискретном времени. ¬ основе процесса синхронизации лежит взаимодействие частиц согласно некоторому семейству графов, вершины которых соответствуют частицам системы. ¬ каждый момент времени система описываетс€ вектором, компоненты которого мен€ютс€ итеративно: состо€ние каждого агента линейно определ€етс€ через состо€ни€ его соседей в предыдущий момент времени и аддитивную случайную компоненту, а также св€зи между частицами мен€ютс€ со временем. “аким образом, эволюци€ вектора состо€ни€ системы есть итеративное умножение на стохастические матрицы из некоторого класса и добавление случайного вектора. ¬ статье изучаетс€ величина, характеризующа€ удалЄнность системы от положени€ консенсуса, и привод€тс€ услови€, накладываемые на семейство графов и достаточные дл€ получени€ верхней оценки дл€ этой величины.  роме того, предлагаетс€ некотора€ модифицированна€ модель, обеспечивающа€ верхнюю оценку при итераци€х с графами, на которые наложены чуть более слабые услови€.
јннотаци€ (англ.):  The article focuses on multiagent systems with a fixed number of components. Particles synchronise in discrete moments of time according to a certain set of communication graphs. At every moment of time state of the system is described by a vector that updates iteratively. Each agent's state is determined by states of its neighbours and is influenced by additive noise component. Besides, links between particles change through time. Thus, the evolution of the system can be described as an iterative process where the state vector is multiplied by a certain stochastic matrix and added to a random vector. The aim of this paper is to analyze a value that represents a measure of how close to consensus the system is. The work suggests some restrictions on graphs that are sufficient to obtain an upper bound on that value. Besides, another modified model is presented. It allows relax conditions on graphs and still keep the value bounded.

¬ формате PDF
ќбсудить статью в »нтернет-конференции по проблемам управлени€

ѕросмотров: 544, загрузок: 217, за мес€ц: 10.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены