基于混杂系统模型的分布式优化算法研究

发布时间：2022-10-03 18:43

　　在分布式优化算法中,多智能体间的信息交互起着至关重要的作用。分布式凸优化的求解是通过多智能体之间的信息交互、协作来实现的,被看作一类合作的优化问题,而博弈是一类非合作的优化问题。每个智能体的任务是通过与其邻居进行信息交互来寻找分布式优化问题的最优解或博弈问题的纳什平衡点。分布式算法的收敛性对寻找最优解或纳什平衡点具有重要的作用。然而,在实际应用中,通信时滞、网络攻击等外部因素的存在会对分布式算法的收敛性造成一定的影响:通信时变时滞的大小可能影响到分布式算法的收敛性;网络攻击的存在可能导致多智能体间通信拓扑的不连通性,从而影响到算法的收敛性;此外,多智能体动态也可能会受到一些未知因素的影响,例如外部扰动以及未建模动态;这些因素的存在都可能导致理想情况下设计的分布式算法失效。所以,在通信时滞、网络攻击、外部扰动以及未建模动态影响的情况下,研究优化问题的最优解或纳什平衡点具有一定的意义和应用价值。主要工作有以下几个方面:为了研究时变时滞对分布式优化算法收敛性的影响,本文首先研究常时滞切换系统的稳定性以掌握切换时滞系统稳定性分析过程;然后基于切换方法考虑了一类时变时滞且允许大时滞出现的非线性系... 

【文章页数】：117 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 发展及研究现状
        1.2.1 通信时滞下分布式算法的发展研究现状
        1.2.2 网络攻击下的分布式算法的发展研究现状
    1.3 本文的主要研究内容
2 混杂框架下时滞系统的稳定性分析
    2.1 引言
    2.2 问题描述
    2.3 稳定性分析
        2.3.1 受扰动的切换时滞系统稳定性分析
        2.3.2 具有大时滞区间的时变时滞系统稳定性分析
    2.4 数值仿真
    2.5 本章小结
3 混杂框架下受时变时滞影响的分布式优化算法分析
    3.1 引言
    3.2 问题描述
    3.3 切换时滞下的分布式优化算法设计及稳定性分析
        3.3.1 小时滞下的分布式优化算法
        3.3.2 大时滞下的分布式优化算法
    3.4 仿真实例
    3.5 本章小结
4 基于混杂模型受网络攻击影响的分布式优化算法分析
    4.1 引言
    4.2 问题描述
    4.3 网络攻击下分布式算法的设计及稳定性分析
    4.4 数值仿真
    4.5 本章小结
5 基于混杂模型的网络攻击及扰动下鲁棒分布式算法分析
    5.1 引言
    5.2 问题描述及混杂模型建立
    5.3 分布式纳什平衡点鲁棒寻优算法设计
    5.4 数值仿真
    5.5 本章小结
6 结论和展望
    6.1 主要工作
    6.2 主要贡献
    6.3 后续研究工作展望
参考文献
附录A 代数图论及凸分析
博士期间相关论文发表情况
致谢
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]网络化分布式凸优化算法研究进展[J]. 谢佩,游科友,洪奕光,谢立华.  控制理论与应用. 2018(07)
[2]非光滑聚合博弈纳什均衡的分布式连续时间算法[J]. 梁银山,梁舒,洪奕光.  控制理论与应用. 2018(05)

博士论文
[1]混杂时滞系统的稳定性分析和控制[D]. 刘坤志.大连理工大学 2017
[2]基于切换时滞系统理论的多智能体一致性研究[D]. 杜胜利.大连理工大学 2016



本文编号：3684621