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基于高斯过程的欧拉 - 拉格朗日系统跟踪控制在拓扑切换下的合作学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于学习的方法，用于解决具有部分未知动力学的切换通信拓扑下的多智能体系统的跟踪控制问题。该方法借助基于高斯过程回归的关联感知协同算法框架，捕捉智能体间的相关性以进行不确定性预测。通过稳定性分析，分布式控制律确保跟踪误差有很高的概率界限。仿真实验证实了该协议在复杂情况下的有效管理，成为处理具有不确定动力学和动态通信结构的多智能体系统的鲁棒跟踪控制的有希望的解决方案。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于学习的方法，解决具有部分未知动力学的切换通信拓扑下的多智能体系统的跟踪控制问题。
- 该方法利用基于高斯过程回归的关联感知协同算法框架，捕捉智能体间的相关性以进行不确定性预测。
- 显著特点是优化了汇聚权重的计算效率，避免了计算密集的后验方差计算。
- 通过李亚普诺夫稳定性分析，分布式控制律确保跟踪误差有很高的概率界限。
- 仿真实验证实了该协议在复杂情况下的有效管理，成为处理不确定动力学和动态通信结构的多智能体系统的鲁棒跟踪控制的有希望的解决方案。
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