关于通过广播信息控制行动与观点协同演化模型的闭环控制器
On a Closed-Loop Controller for the Coevolutionary Model of Actions and Opinions via Broadcasting Information
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中文总结 AI 辅助
本文针对行动与观点协同演化的社交网络，提出基于广播信息的闭环控制方法，通过动态调整目标集合，在保证收敛到新共识的同时减少控制努力。
中文摘要 AI 辅助
我们研究控制一个复杂社交网络的问题，其中智能体具有相互影响、协同演化的行动和观点。我们考虑一种输入，即向目标智能体集合广播信息，目标是将初始处于共识状态的人群引导至另一个不同的共识状态。对于恒定输入，我们推导出一个单调收敛结果，并在此基础上设计了一种算法，用于确定目标集合是否足以实现目标，以及一种有效的启发式方法来优化目标集合。随后，我们引入一种反馈控制律，利用系统状态信息动态修正目标集合，在保证收敛到期望共识状态的同时，减少实现目标所需的努力。
英文摘要
We deal with controlling a complex social network in which agents have actions and opinions that coevolve, mutually influencing one another. We consider an input consisting in broadcasting information to a target set of agents with the objective of steering the population, initially at a consensus, to a different consensus. For a constant input, we derive a monotone convergence result, building on which we design an algorithm that determines whether a target set is sufficient to achieve the objective and an effective heuristic to optimize the target set. Then, we introduce a feedback control law that, using information on the state of the system, dynamically revises the target set, reducing the effort needed to achieve the objective while guaranteeing convergence to the desired consensus state.
发表机构
- Politecnico di Torino（都灵理工大学）
- Modelway
- Adelaide University（阿德莱德大学）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
