聚类作为一致性网络中领导者选择的一种手段
最优化与控制
2019-12-03 v1 多智能体系统
摘要
在领导者-跟随者方法中，一个或多个智能体被选为领导者，它们不改变自身状态或具有自主动力学并能够影响其他智能体，而其余称为跟随者的智能体执行基于其邻居状态的简单协议。该方法在控制理论与具有输入数据的网络智能体之间提供了自然联系。尽管领导者-跟随者方法被广泛使用，一个基本问题仍然存在：如何从一组智能体中选择领导者。此问题称为领导者选择问题。目前仍不存在在自然准则下最优且快速的选取算法。本文中，对于服从线性一致性协议的智能体，我们提出利用图节点聚类算法来选择领导者，并表明该方法在现有快速领导者选择算法中最为准确。
引用
@article{arxiv.1912.00437,
title = {Clustering as a means of leader selection in consensus networks},
author = {Natalia Basimova and Pavel Chebotarev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.00437},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 3 figures