Resumen

El objetivo de este trabajo es investigar el control de formación de sistemas multiagente líder-seguidor, donde se considera el problema de evitar colisiones. Basándose en los conceptos de la teoría de grafos y en la información distribuida localmente, se diseña un controlador de formación neural difuso con capacidad de aprendizaje en línea. Las reglas de aprendizaje de los parámetros del controlador pueden derivarse del método de descenso de gradiente. Para evitar colisiones entre agentes vecinos, se propone un controlador de separación difusa que permite resolver el problema del mínimo local. Para resaltar las ventajas de este control de formación sin colisiones basado en lógica difusa, se analizan tanto los líderes estáticos como los dinámicos para comparar su rendimiento. Los resultados de la simulación indican que el control de formación y separación difuso propuesto puede proporcionar mejores respuestas de formación en comparación con la formación de consenso convencional y los algoritmos de evitación de colisiones basados en el potencial.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:controlador neural de formación difusa, mejores respuestas de formación, formación de consenso convencional, sistemas multiagente seguidores, control de formación libre, controlador de separación difusa, método de descenso de gradiente, problema de mínimo local, colisión, resultados de simulación
• Keywords:neural fuzzy formation controller, better formation responses, conventional consensus formation, follower multiagent systems, free formation control, fuzzy separation controller, gradient descent method, local minimum problem, collision, simulation results