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随机动态系统的协同估计与控制
李韬 教授(华东师范大学)
10月16日下午13:00  闵行数学楼102报告厅

摘要:动态系统的协作算法的收敛性是大规模分布式人工智能的基本理论问题。对带乘性噪声的随机动态网络,建立了随机协同能力与节点动力学、噪声强度和网络结构之间的定量关系。对有限数据率下动态网络的协作能力,给出了存在基于量化观测器的通信协议和基于确定性等价原则的协同控制律的充分条件和必要条件,特别地,针对几类典型系统,建立了一系列“小容量信道定理”,表明对于大规模网络,确实存在给定信道带宽约束下的指数收敛的协作算法。对于随机时变网络下带有通信噪声的随机逼近型分布式平均计算算法,建立了保证算法均方和几乎必然收敛的“随机联合连通”条件,建立了算法均方稳态误差与算法增益、网络图参数和信道噪声强度的定量关系。对分布式协作在线参数估计算法,建立了保证算法均方和几乎必然收敛的“随机时空持续激励”条件,特别地,对带有马尔可夫链型随机网络图和回归矩阵的情形,证明了若稳态图平衡且含有生成树,回归模型“时空联合可观测”,则每个估计器的状态均方且几乎必然收敛到参数真值。

主持人:吕长虹 教授