1、工业中全控和多智能体系统的研究进展与应用

工业中全控和多智能体系统的研究进展与应用

1. 研究背景与会议概况

在过去15年里,围绕工业应用的全控和多智能体系统的研究活动持续开展,其重要性甚至有所提升。这一领域的科学主题和成果数量稳步增长,尤其是与德国工业4.0倡议及全球类似倡议直接相关。多智能体和全控系统哲学对工业4.0愿景的影响十分显著。

HoloMAS是该领域的开创性活动,此外还有多个会议,如IEEE SMC年度会议、ETFA、INDIN或INCOM等,都关注基于智能体的先进工业解决方案。不过,HoloMAS会议始终保持其行业导向的定位、特色和风格。

今年的会议是HoloMAS系列活动中的第11届。前三次(2000年在格林威治、2001年在慕尼黑、2002年在普罗旺斯艾克斯)是以DEXA为框架组织的研讨会。从2003年起,HoloMAS成为独立会议,每偶数年举办一次,仍在DEXA的支持下进行(2003年在布拉格、2005年在哥本哈根、2007年在雷根斯堡、2009年在林茨、2011年在图卢兹、2013年在布拉格、2015年在瓦伦西亚)。HoloMAS系列科学活动形成了一个活跃于该领域的研究人员社区,他们开始在大型欧盟项目上展开合作,例如2012年的IP项目ARUM或2016年的DIGICOR,并且自上一届HoloMAS活动以来,他们联合提交了多个新的项目提案。

2. 研究支持与关注情况

全控和基于智能体系统的研究引起了行业的浓厚兴趣,并得到了公共部门和私人机构的越来越多的支持。IEEE系统、人与控制论学会,特别是其分布式智能系统技术委员会和智能工业系统控制论技术委员会,对该领域的兴趣日益增加。另一个IEEE机构——工业电子学会,通过其工业智能体技术委员会(http://tc

【顶刊TAC复现】事件触发模型参考自适应制(ETC+MRAC):针对非线性参数不确定性线性部分时变连续系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了“事件触发模型参考自适应制(ETC+MRAC)”的研究Matlab代码实现,聚焦于存在非线性参数不确定性且具有时变线性部分的连续系统。该研究复现了顶刊IEEE Transactions on Automatic Control(TAC)的相关成果,重点在于通过事件触发机制减少制器更新频率,提升系统资源利用效率,同时结合模型参考自适应制策略增强系统对参数不确定性外部扰动的鲁棒性。文档还展示了大量相关科研方向的技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统、信号处理等多个领域,并提供了Matlab仿真辅导服务及相关资源下载链接。; 适合人群:具备自动制理论基础、非线性系统分析背景以及Matlab编程能力的研究生、博士生及科研人员,尤其适合从事制理论工程应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 复现顶刊TAC关于ETC+MRAC的先进制方法,用于非线性时变系统的稳定性性能优化研究;② 学习事件触发机制在节约通信计算资源方面的优势;③ 掌握模型参考自适应制的设计思路及其在不确定系统中的应用;④ 借助提供的丰富案例代码资源开展科研项目、论文撰写或算法验证。; 阅读建议:建议读者结合制理论基础知识,重点理解事件触发条件的设计原理自适应律的构建过程,运行并调试所提供的Matlab代码以加深对算法实现细节的理解,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展应用场景。
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