Resumen

En un sistema multiagente (MAS), las seales de comunicacin se ven afectadas por las duras redes inalmbricas cuando se transmiten de un agente a sus agentes vecinos, lo que conduce a la inconsistencia del MAS. En este trabajo, se estudia un mtodo de control de aprendizaje iterativo medio (ILC medio) para abordar el problema del consenso de MAS en redes inalmbricas en presencia de ruido de canal y prdida de datos. Se analizan cuidadosamente los efectos combinados del ruido de canal y el abandono de datos en los controladores de aprendizaje iterativo. Basndose en la teora de grafos y en la expectativa matemtica, se propone el correspondiente esquema de aprendizaje iterativo medio. En especial, se deriva una condicin suficiente para el esquema de aprendizaje iterativo medio. Un anlisis terico riguroso demuestra que la convergencia de la matriz de covarianza del error de seguimiento puede garantizarse con la ayuda de un esquema de aprendizaje iterativo medio. Por ltimo, se presentan resultados de simulacin que demuestran la eficacia del mtodo propuesto.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Sistema multiagente; Control de aprendizaje iterativo medio; Redes inalámbricas; Ruido de canal; Abandono de datos; Convergencia.
• Keywords:Multiagent system; Average-iterative learning control; Wireless networks; Channel noise; Data dropout; Convergence.