Gering, Stefan ; Willert, Volker (2023)
Solving the N-Consensus Problem: Combining Clustering and Synchronization.
In: IFAC Proceedings Volumes, 2012, 45 (26)
doi: 10.26083/tuprints-00023317
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion
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Kurzbeschreibung (Abstract)
This article presents a state synchronization method within multi-agent systems upon multiple states. Based on their formation in state space, the agents decide on a clustering and synchronize their states within these clusters. The solution steps for this N-consensus problem, clustering and synchronization, may both be solved entirely in a decentral manner. This is achieved by means of a distributed Variational Bayes to describe the distribution of the agents' positions as a mixture of densities. The entire N-consensus problem is illustrated with graphical probabilistic models whose underlying potential is shown to be maximized when reaching the final N-consensus. An improvement of the overall convergence speed is achieved by a dynamical adaption of the distributed Variational Bayes, which leads to an intertwining of clustering and synchronization.
| Typ des Eintrags: | Artikel |
|---|---|
| Erschienen: | 2023 |
| Autor(en): | Gering, Stefan ; Willert, Volker |
| Art des Eintrags: | Zweitveröffentlichung |
| Titel: | Solving the N-Consensus Problem: Combining Clustering and Synchronization |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 2023 |
| Ort: | Darmstadt |
| Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: | 2012 |
| Verlag: | IFAC - International Federation of Automatic Control |
| Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | IFAC Proceedings Volumes |
| Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: | 45 |
| (Heft-)Nummer: | 26 |
| DOI: | 10.26083/tuprints-00023317 |
| URL / URN: | https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/23317 |
| Zugehörige Links: | |
| Herkunft: | Zweitveröffentlichungsservice |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | This article presents a state synchronization method within multi-agent systems upon multiple states. Based on their formation in state space, the agents decide on a clustering and synchronize their states within these clusters. The solution steps for this N-consensus problem, clustering and synchronization, may both be solved entirely in a decentral manner. This is achieved by means of a distributed Variational Bayes to describe the distribution of the agents' positions as a mixture of densities. The entire N-consensus problem is illustrated with graphical probabilistic models whose underlying potential is shown to be maximized when reaching the final N-consensus. An improvement of the overall convergence speed is achieved by a dynamical adaption of the distributed Variational Bayes, which leads to an intertwining of clustering and synchronization. |
| Freie Schlagworte: | Autonomous mobile robots, consensus, distributed control, probabilistic models |
| Status: | Verlagsversion |
| URN: | urn:nbn:de:tuda-tuprints-233178 |
| Zusätzliche Informationen: | Zugl. Konferenzveröffentlichung: 3rd IFAC Workshop on Distributed Estimation and Control in Networked Systems, 14.-15.09.2012, Santa Barbara, USA |
| Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungsmethoden und Intelligente Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 10 Mär 2023 10:09 |
| Letzte Änderung: | 17 Aug 2023 08:56 |
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
- Solving the N-Consensus Problem: Combining Clustering and Synchronization. (deposited 10 Mär 2023 10:09) [Gegenwärtig angezeigt]
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