有向符号网络上的分布式平均问题
最优化与控制
2020-08-14 v2 动力系统
摘要
本文旨在解决由符号有向图表示的通用有向拓扑下符号网络的分布式平均问题。通过给出任意符号有向图的两个概念：诱导无符号有向图与镜像（无向）符号图，提出了一类改进的拉普拉斯势函数，并基于其利用最近邻规则设计了两种分布式平均协议。研究表明，使用任一所设计协议，当且仅当符号网络的关联符号有向图结构平衡（ respectively，不平衡）时，可实现符号平均一致（ respectively，状态稳定），而与是否满足权重平衡无关。进一步，改进的拉普拉斯势函数可用于解决有向拓扑符号网络的固定时间一致问题，其中提出一种非线性分布式协议以保证在固定时间内实现二分一致或状态稳定。此外，有向符号网络的收敛分析可借助李雅普诺夫稳定性分析方法实现，这通过揭示有向符号网络收敛行为与改进拉普拉斯势函数性质之间的紧密关系来完成。给出了说明性示例以证明我们针对有向符号网络理论结果的有效性。
引用
@article{arxiv.1908.06250,
title = {Distributed Averaging Problems over Directed Signed Networks},
author = {Mingjun Du and Deyuan Meng and Zheng-Guang Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.06250},
year = {2020}
}
备注
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