【摘 要】
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近年来,多智能体系统的一致性及其优化控制研究引起了广大学者的关注,其中一致性是多智能体系统研究中最基础的问题,而一致性优化是为了保证多智能体系统既能达到一致,又能根据其系统性能指标进行优化。由于实际中多智能体系统更为复杂,并且通信环境中存在许多不确定的因素,故本文将分别从通信约束和系统本身对多智能体系统的一致性及其优化控制进行研究。1.本文研究了随机时延的多智能体系统的分布式优化问题。首先考虑了通
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近年来,多智能体系统的一致性及其优化控制研究引起了广大学者的关注,其中一致性是多智能体系统研究中最基础的问题,而一致性优化是为了保证多智能体系统既能达到一致,又能根据其系统性能指标进行优化。由于实际中多智能体系统更为复杂,并且通信环境中存在许多不确定的因素,故本文将分别从通信约束和系统本身对多智能体系统的一致性及其优化控制进行研究。1.本文研究了随机时延的多智能体系统的分布式优化问题。首先考虑了通信随机时延;其次在一致性协议基础上,基于零梯度和算法,分别提出了固定拓扑和切换拓扑下的随机时延分布式优化算法;之后利用凸分析、Lyapunov稳定性理论等方法,得到了在固定拓扑和切换拓扑下,系统达到一致并且收敛到最优解的充分条件以及时延上界,且用数值仿真验证了结果的正确性。2.研究了外部扰动的异构多智能体系统的分布式优化问题。首先建立了异构多智能体系统,提出了有外部扰动的分布式优化协议;其次通过内模补偿扰动,凸分析、矩阵分析、Lyapunov稳定性理论方法,得到了有外部扰动异构多智能体系统分布式优化的充分条件,且通过数值仿真验证了结果的合理性。最后对全文进行了分析总结,并对未来研究方向进行了展望。
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基于卷积神经网络的图像分类优化算法是一类通过改进网络框架、输入数据和优化神经网络理论知识等方面来提升网络性能的理论与方法。每一个卷积神经网络都需要一个框架进行搭建,网络框架决定了网络模型的学习容量;用于训练网络的数据集的数量和质量则是推动模型拟合的内在模式;卷积神经网络的相关理论研究促进了网络的进一步发展。本文以卷积神经网络为中心,主要从网络框架、数据的数量和质量以及结合犹豫模糊集理论三个方面展开
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稀疏线性方程组的求解在信号处理、图像处理等工程领域具有广泛应用,有许多数值方法用来求解方程组,比如QR分解、SVD分解等直接法。随着工程问题数据规模的不断发展,直接法需要较大的存储空间并且计算复杂度比较大。由于随机Kaczmarz（RK）算法和随机Gauss-Seidel（RGS）算法在求解过程中不需要存储整个系数矩阵的信息便可以指数收敛到方程组的解,所以RK和RGS算法成为非常流行的求解工具。但
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