基于投影的模型降阶的乘积形式及其在多智能体系统中的应用
系统与控制
2022-01-03 v1 系统与控制
摘要
基于正交投影的降阶模型（PROM）是广泛使用的模型降阶方法的输出。在本工作中，针对这些降阶模型的降阶误差系统推导出一种新颖的乘积形式，并证明任何此类PROM均可由一系列一维投影降阶获得。通过研究误差系统的乘积形式，我们随后定义了接口不变PROM，即具有投影不变输入和输出矩阵的模型阶次降阶，并证明对于此类PROM，其误差乘积系统是严格真的。此外，利用该结构，获得了解析的降阶误差界，并定义了一个误差界优化问题。接口不变降阶模型在多智能体系统的基于图的模型降阶中是自然的，其中智能体子集作为系统的输入和输出。在本研究的第二部分，图收缩被用作多智能体系统误差界优化问题的构造性求解方法。随后，基于边的收缩被用于一种贪心边降阶算法，并在一阶拉普拉斯受控一致性协议的模型降阶中进行了演示。
引用
@article{arxiv.2112.15182,
title = {Product Form of Projection-Based Model Reduction and its Application to Multi-Agent Systems},
author = {Noam Leiter and Daniel Zelazo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.15182},
year = {2022}
}