【摘 要】
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文章针对一般的固定拓扑有向非平衡网络,研究了个体间存在通信时延的量化一致性问题。每个个体具有离散一阶动力学模型,且个体间基于对数量化信息交互并存在通信时延。利用相
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文章针对一般的固定拓扑有向非平衡网络,研究了个体间存在通信时延的量化一致性问题。每个个体具有离散一阶动力学模型,且个体间基于对数量化信息交互并存在通信时延。利用相关强非周期马尔科夫（Markov）链的收敛结论,证明了只要通信时延有上界,则提出的量化一致性协议是可接受的,且无论对数量化信息多么粗糙,多个体网络最终依指数速度达成β-加权平均一致性。结果揭示了一致性误差上界对对数量化器扇形边界参数β的依赖关系,并用仿真算例验证了该结果。
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