AI Agent

A Tool for Analysis and Synthesis of Heterogeneous Multi-agent Systems under Rank-deficient Coupling

一种用于在秩不足耦合下分析和综合异构多智能体系统的工具

Jin Gyu Lee, Hyungbo Shim

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种工具，用于在耦合矩阵可能全部不同且/或奇异（即秩低于系统维度）的情况下分析和综合异构多智能体系统。通过坐标变换将异构多智能体系统转换为奇异摄动形式，其中慢动态仍然是一个降阶多智能体系统，由所有智能体的向量场加权平均和一些子动态组成。加权平均是涌现动态，称为混合动态。通过分析或综合混合动态，可以预测或设计在耦合增益足够大时异构多智能体系统的行为。由于不需要单个智能体的稳定性，混合动态的稳定性是通过在智能体之间权衡稳定性而获得的。在混合动态稳定的条件下，智能体的初始条件会随时间遗忘，因此合成的多智能体系统的行为是初始化无关的，适合插件式操作。

Journal ref Automatica, vol. 117, pp. 108952, July 2020

Accelerated Consensus for Multi-Agent Networks through Delayed Self Reinforcement

通过延迟自我强化加速多智能体网络共识

Santosh Devasia

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文针对多智能体网络共识收敛速度问题，提出了一种基于加速梯度搜索的方法，通过延迟自我强化实现分布式共识，从而显著提升同步性能和减少过渡时间。

Comments Six pages, five figures

Symmetry-Induced Clustering in Multi-Agent Systems using Network Optimization and Passivity

利用网络优化和被动性实现多智能体系统中的对称诱导聚类

Miel Sharf, Daniel Zelazo

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了弱对称性概念对扩散耦合多智能体系统的影响，通过最大均衡独立被动的网络，证明系统会收敛到聚类稳态，聚类对应于系统的某些对称性，利用交换图计算聚类，并讨论了同构网络和聚类合成问题。

Comments 7 pages, 4 figures

Resilient consensus for multi-agent systems subject to differential privacy requirements

具有差分隐私要求的多智能体系统鲁棒一致性

Davide Fiore, Giovanni Russo

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了在有向网络拓扑中存在对抗性/故障性智能体的多智能体系统，非故障智能体需在满足差分隐私要求的情况下达成一致。提出了一种改进的Mean-Subsequence-Reduced算法（DP-MSR算法），并分析了其正确性、准确性和差分隐私性质。结果表明，当网络拓扑为(2f+1)-鲁棒时，算法能在存在最多f个故障智能体的情况下使非故障智能体达成一致，并且算法的精度和差分隐私要求与最大网络度数相关。

Comments Preprint submitted to Automatica (first submission on January 15, 2018; accepted as Regular Paper on March 18, 2019)

Journal ref Automatica, 106, pp. 18-26, 2019

Delayed state synchronization of continuous-time multi-agent systems in the presence of unknown communication delays (including complete proofs)

连续时间多智能体系统在存在未知通信延迟情况下的延迟状态同步（包括完整证明）

Zhenwei Liu, Ali Saberi, Anton A. Stoorvogel, Rong Li

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了在存在未知非均匀通信延迟情况下连续时间多智能体系统（MAS）的延迟同步问题，提出了一种基于定向生成树通信网络的无延迟变换，将原始MAS转换为无延迟的新系统。通过该变换，设计了用于全状态耦合的静态协议和用于延迟状态同步的动态协议，同时研究了异构MAS的延迟输出同步问题，通过无延迟变换采用低增益和输出调节动态协议设计实现。

Comments Accepted by the 31th CCDC held by Nanchang, China, June 3rd-5th, 2019

Randomized Transmission Protocols for Protection against Jamming Attacks in Multi-Agent Consensus

随机传输协议用于对抗恶意攻击的多智能体一致性保护

Ahmet Cetinkaya, Kaito Kikuchi, Tomohisa Hayakawa, Hideaki Ishii

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了在恶意攻击下多智能体一致性问题，提出了一种新的随机通信协议，通过随机化通信时间以防止攻击者预测，从而实现有限时间的实际一致性。

Comments Improved control law explanations and the numerical example

Decentralized Tube-based Model Predictive Control of Uncertain Nonlinear Multi-Agent Systems

去中心化管状非线性模型预测控制用于不确定非线性多智能体系统

Alexandros Nikou, Dimos V. Dimarogonas

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文针对一类具有加性且有界扰动的不确定非线性连续时间多智能体系统，提出了一种去中心化的管状非线性模型预测控制方法，通过局部信息实现多智能体系统在工作空间预设状态下的鲁棒导航，并保证轨迹在超管内，同时保持智能体连接性。

Comments International Journal of Robust and Nonlinear Control (IJRNC)

Decentralized Control of Uncertain Multi-Agent Systems with Connectivity Maintenance and Collision Avoidance

不确定多智能体系统的去中心化控制与连接保持及避障

Alexandros Filotheou, Alexandros Nikou, Dimos V. Dimarogonas

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了在有限工作空间内不确定非线性多智能体系统的导航控制问题，提出了一种去中心化控制协议，使每个智能体能够到达工作空间预定位置，同时仅使用局部信息。该方案保证了初始连接的智能体始终保持连接，并通过引入距离约束实现智能体间的避障以及与障碍物和工作空间边界之间的避障。所提出的控制器在存在扰动和不确定性的情况下使用了一类去中心化非线性模型预测控制器。最后，仿真结果验证了所提框架的有效性。

Comments IEEE European Control Conference (ECC), Limassol, Cyprus, June 2018

Network Feedback Passivation of Passivity-Short Multi-Agent Systems

网络反馈消去被动-短多智能体系统

Miel Sharf, Daniel Zelazo

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种网络优化框架，用于分析具有被动-短智能体的多智能体系统。通过考虑扩散耦合的最大均衡独立被动系统与网络优化之间的已知联系，最终得到一对对偶凸网络优化问题，其极小值正好是闭环系统的稳态。我们提出了一种基于网络的正则化项，并证明其结果是一种仅使用相对输出的基于网络的反馈。我们证明如果被动指数的平均值为正，则可以凸化问题、消去智能体的被动性，并且增强系统的稳态对应于正则化网络优化问题的极小值。我们还提出了一种混合方法，其中只有部分智能体感知自身的输出，并证明如果该集合非空，则无论被动指数如何，都可以实现上述对应关系。我们还在具有非被动智能体和有限GNSS接收的交通模型上展示了我们的结果。

Comments 6 pages, 3 figures

Distributed Real-Time Non-Linear Receding Horizon Control Methodology for Multi-Agent Consensus Problems

分布式实时非线性滚动预测控制方法用于多智能体一致性问题

Fei Sun, Kamran Turkoglu

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了多智能体非线性系统的一致性问题，提出了一种分布式实时非线性滚动预测控制方法，无需线性化技术，在固定有向/无向图上实现非线性多智能体系统的一致性，并通过逆向扫掠黎卡提方法将问题转化为优化问题，从而得到非迭代算法，同时进行了稳定性分析以保证收敛性，并扩展了非线性多智能体系统领导者-跟随者一致性方法。

Comments (submitted and under review in Applied Mathematics and Computation)

Journal ref Aerospace Science and Technology Volume 63, April 2017, Pages 82-90

Performance Constrained Distributed Event-triggered Consensus in Multi-agent Systems

多智能体系统中受性能约束的分布式事件触发一致性

Amir Amini, Arash Mohammadi, Amir Asif

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种分布式事件触发一致性方法，用于线性多智能体系统，保证收敛速率、抗控制增益不确定性以及设计参数的帕累托最优性，即事件触发阈值（ET）和控制增益。通过将事件触发一致性问题转换为等效系统的稳定性问题，并利用Lyapunov稳定性定理将性能约束纳入其中，采用近似线性标量化方法，通过求解凸约束优化问题同时设计ET和控制增益，无需全局信息即可局部优化。通过实验多智能体系统的仿真验证了所提方法的有效性。

A Trust Management and Misbehaviour Detection Mechanism for Multi-Agent Systems and its Application to Intelligent Transportation Systems

多智能体系统中的信任管理与恶意行为检测机制及其在智能交通系统中的应用

Johannes Müller, Tobias Meuser, Ralf Steinmetz, Michael Buchholz

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于主观逻辑的信任管理机制，用于多智能体系统中数据共享的可靠性增强和恶意行为检测，该机制在智能交通系统中得到了验证，证明其在系统规模扩大时仍能有效检测和隔离恶意代理。

Comments 7 pages, accepted on 15th IEEE International Conference on Control and Automation (IEEE ICCA 2019)

Attack Analysis and Resilient Control Design for Discrete-time Distributed Multi-agent Systems

针对离散时间分布式多智能体系统的攻击分析与鲁棒控制设计

Aquib Mustafa, Hamidreza Modares

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了对离散时间分布式多智能体系统造成的网络攻击的负面影响，并提出了一种针对传感器和执行器攻击的缓解方法。通过分析攻击如何传播并影响其他节点，展示了攻击如何导致系统不稳定，并设计了分布式自适应攻击补偿器以实现安全一致性。

Comments 10 pages, 7 figures

Consensus Control for Leader-follower Multi-agent Systems under Prescribed Performance Guarantees

具有预定性能保证的领导者-追随者多智能体系统的共识控制

Fei Chen, Dimos V. Dimarogonas

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了在预定性能保证下领导者-追随者多智能体系统的分布式控制问题，提出了一种分布式控制律以保证性能函数的衰减率在足够范围内，并探讨了两类可以添加更多追随者的树状图结构，最后通过仿真示例验证了结果。

Comments 8 pages

A Distributed Adaptive Scheme for Multi-Agent Systems

多智能体系统的一种分布式自适应方案

Imil Hamda Imran, Zhiyong Chen, Lijun Zhu, Minyue Fu

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种不依赖Lyapunov函数梯度的分布式自适应方案，用于实现多智能体系统的渐近一致性。

Event-Triggered Control for Consensus of Multi-Agent Systems with Nonlinear Output and Directed Topologies

事件触发控制用于具有非线性输出和定向拓扑的多智能体系统一致性

Xinlei Yi, Shengjun Zhang, Tao Yang, Junfeng Wu, Karl H. Johansson

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种分布式事件触发控制律，用于解决具有非线性输出的多智能体系统一致性问题，在强连通有向图条件下，提出与非线性输出函数和初始状态相关的充分条件以保证事件触发控制器实现一致性，并通过数值仿真验证了理论结果。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:1704.05429

Formation Control for Multi-Agent Systems with Connectivity Preservation and Event-Triggered Controllers

多智能体系统中具有连通性保持的形成控制

Xinlei Yi, Jieqiang Wei, Dimos V. Dimarogonas, Karl H. Johansson

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出事件触发控制器和相应算法，用于在保持连通性的条件下建立多智能体系统的形成。每个智能体在其触发时间更新控制输入，并将其与相对状态信息广播给邻居，同时在邻居触发时间接收信息。考虑了单积分器和双积分器两种系统动力学。结果表明，所有智能体以指数收敛到形成并保持连通性，且可以排除芝诺行为。数值模拟展示了理论结果的有效性。

Self-Triggered Control for Multi-Agent Systems with Quantized Communication or Sensing

多智能体系统中带有量化通信或感知的自触发控制

Xinlei Yi, Jieqiang Wei, Karl H. Johansson

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了多智能体系统在量化通信或感知下的共识问题，提出集中式和分布式自触发规则以减少通信和系统更新的总体需求，并证明在网络拓扑具有生成树且量化函数为均匀的情况下，这些自触发规则可以指数收敛。

Comments 6 pages, 3 figures, conference

Surrogate Optimal Control for Strategic Multi-Agent Systems

战略多智能体系统的替代最优控制

Pedro Hespanhol, Anil Aswani

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究如何设计一个平台，以单个协调器和多个战略智能体最优控制受约束的多智能体系统。在我们的设定中，智能体不能应用控制输入，只有协调器应用控制输入；然而，协调器不知道智能体的目标函数，因此必须根据智能体提供的信息选择控制动作。主要挑战是如果平台设计不当，智能体可能会提供虚假信息给协调器，以实现自身更好的结果，而牺牲整体系统效率。为此，我们设计了智能体与协调器之间的交互机制，该机制确保智能体真实报告信息，具有低通信需求，并导致通过达到纳什均衡实现效率的控制动作。特别是，我们设计了一种机制，其中每个智能体不需要具备系统动态的完整知识或其它智能体的目标函数。我们通过一个涉及供暖、通风、空气调节（HVAC）控制的模型预测控制（MPC）应用，由公寓楼管理员进行演示。我们的结果展示了这种机制在分布式MPC上下文中的潜在应用。

Distributed Optimal Steady-State Regulation for High-Order Multi-Agent Systems with External Disturbances

分布式最优稳态调节用于具有外部扰动的高阶多智能体系统

Yutao Tang

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了具有外部扰动的异构线性多智能体系统的分布式最优稳态调节问题，通过嵌入式控制设计将问题转化为两个更简单的子问题，并在温和假设下提出状态反馈和输出反馈控制方法，进一步扩展到仅使用实时梯度信息的情况，通过数值模拟验证了有效性。

Comments 16 pages, 3 figures

Journal ref IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2018

Distributed Optimization for a Class of High-order Nonlinear Multi-agent Systems with Unknown Dynamics

高阶非线性多智能体系统的分布式优化问题研究

Yutao Tang

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文针对具有未知动态的高阶多智能体系统，提出了一种分布式优化方法，通过嵌入式控制设计将问题转化为输出稳定化问题，并设计了两种自适应控制器以在温和条件下驱动输出趋近于全局最优解，同时证明了参数估计向量在一定条件下收敛。

Comments 14 pages, 6 figures

Journal ref International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2018

On Scalable Supervisory Control of Multi-Agent Discrete-Event Systems

关于多智能体离散事件系统可扩展监督控制的研究

Yingying Liu, Kai Cai, Zhiwu Li

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了多智能体离散事件系统，其中智能体可分为若干组，每组内的智能体具有相似或相同的状态转移结构。通过使用重标号映射为每组生成

Comments 14 pages, 12 figures

A Multi-Agent Approach to Optimal Sizing of a Combined Heating and Power Microgrid

基于多智能体的联合供热供能微电网最优配置方法

Soheil Mohseni, Seyed Masoud Moghaddas-Tafreshi

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于多智能体的新型方法，用于确定孤立联合供热供能住宅微电网组件的最优配置，以满足住宅电力和热需求以及燃料电池电动汽车的氢气补给需求。该方法通过多智能体架构中的五个智能体（生成智能体、电气和热负荷智能体、燃料电池电动汽车补给站智能体、控制智能体和设计智能体）在三个层级上的交互，利用粒子群优化算法最小化系统总成本，从而确定系统组件的最佳尺寸。

Comments 5th Iranian Conference on Renewable Energy & Distributed Generation (ICREDG2017), 2017, Rasht, Iran. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1811.12553

Event-triggered consensus of multi-agent systems under directed topology based on periodic sampled-data

基于周期采样数据的定向拓扑下多智能体系统事件触发一致性

Kaien Liu, Zhijian Ji, Xianfu Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了在定向拓扑下多智能体系统的一致性问题，提出了一种在周期时间点进行事件判断的事件触发一致性算法，允许采样周期任意大，并且对于有时间延迟的系统，只要延迟被采样周期所限制，就能实现一致性。

Distributed Discrete-time Optimization in Multi-agent Networks Using only Sign of Relative State

在多智能体网络中使用仅相对状态的符号进行分布式离散时间优化

Jiaqi Zhang, Keyou You, Tamer Başar

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种分布式离散时间算法，用于在多智能体网络中合作解决加性成本优化问题。核心方法是仅使用邻居之间的相对状态符号，这与现有文献中的算法有显著区别。通过优化理论中的惩罚法解释了所提出的算法，并进行了非渐近分析以研究静态网络图的收敛性。与使用精确相对状态信息的著名分布式子梯度算法相比，信息丢失不会影响收敛速度。还研究了引入噪声到相对状态信息和随机激活图对算法性能的影响。最后，在一类分布式分位数回归问题上验证了理论结果。

Comments Part of this work has been presented in American Control Conference (ACC) 2018, first version posted on arxiv on Sep. 2017, IEEE Transactions on Automatic Control, 2018

Development of a Multi-Agent System for Optimal Sizing of a Commercial Complex Microgrid

商业综合体微电网最优规模配置的多智能体系统开发

Soheil Mohseni, Seyed Masoud Moghaddas-Tafreshi

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于多智能体系统的智能方法，用于解决独立办公大楼微电网的最优规模配置问题，满足办公楼的电力需求和插电式混合电动车（PHEV）充电站的充电需求。

Comments 5th Iranian Conference on Renewable Energy & Distributed Generation (ICREDG2017), 2017, Rasht, Iran

Two Models of Latent Consensus in Multi-Agent Systems

多智能体系统中潜在共识的两种模型

Rafig Agaev, Pavel Chebotarev

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种用于网络多智能体系统的第一和第二阶共识协议，并提供了其渐近状态的显式表示。研究了当依赖有向图中不存在收敛树时协调问题的正则化模型，第一类模型中系统补充了一个虚拟智能体，第二类模型则假设智能体之间存在非常弱的背景链接。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1612.05201

Journal ref Proceedings of The 6th International Conference on Control and Optimization with Industrial Applications (Baku, Azerbaijan, 2018). Baku: Malumat Hesablama Markazi, 2018. V.1. P.26-28

Towards time-varying proximal dynamics in Multi-Agent Network Games

多智能体网络博弈中的时间变化近端动力学

Carlo Cenedese, Yu Kawano, Sergio Grammatico, Ming Cao

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了多智能体网络博弈中时间变化的近端动力学，通过算子理论分析了固定通信网络下的收敛性，并考虑了具有驻留时间的时变邻接矩阵情况，通过分布式机器人探索示例进行了验证。

Comments 6 pages, 3 figures

Distributed Estimation of State and Parameters in Multi-Agent Cooperative Load Manipulation

多智能体协同负载操作中状态与参数的分布式估计

Antonio Franchi, Antonio Petitti, Alessandro Rizzo

机构 * CNRS, LAAS（法国国家科学研究中心（CNRS）、拉瓦尔大学（LAAS）） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出两种分布式方法，用于估计未知平面体的运动学参数、动力学参数和运动学状态，利用刚体运动学和动力学、非线性观测理论和一致性算法，通过智能体对负载施加二维力矩、测量接触点速度以及通信图连通性来实现，理论分析和收敛证明均提供，第一种方法假设参数恒定，第二种方法可处理时变参数并可并行应用于任何任务导向的控制律，对于无控制律的情况，提出了一种分布式且安全的控制策略以满足可观测性条件，通过现实的蒙特卡洛模拟展示了估计策略的有效性和鲁棒性。

Comments Accepted for publication to the IEEE Transactions on Control of Network Systems

Time-constrained multi-agent task scheduling based on prescribed performance control

基于预定性能控制的时间约束多智能体任务调度

Pian Yu, Dimos V. Dimarogonas

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于预定性能控制的时间约束多智能体任务调度方法，通过考虑任务奖励和成本，设计了路径合成算法和分布式混合控制律，确保任务按时完成。

Comments Extended version of the 57th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2018)