I detta dokument presenteras distribuerade algoritmiska lösningar som använder opportunistisk inter-agent kommunikation för att uppnå dynamisk genomsnittlig konsensus. I våra lösningar är varje agent utrustad med ett lokalt kriterium som gör det möjligt för den att avgöra om den ska sända sitt tillstånd till sina grannar. Vår utgångspunkt är en kontinuerligt distribuerad samordningsstrategi som under kontinuerlig tidskommunikation uppnår praktisk asymptotisk spårning av det dynamiska medelvärdet av de tidsvarierande agenternas referensingångar. Sedan, för denna algoritm, beroende på den riktade eller oriktade karaktären av tidsvarierande interaktioner och under lämpliga konnektivitetsförhållanden, föreslår vi två olika distribuerade händelseaktiverade kommunikationslagar som föreskriver agentkommunikation vid diskreta tidpunkter på ett opportunistiskt sätt. I båda fallen etablerar vi positiva lägre gränser på de inter-eventuella tiderna för varje agent och karakteriserar deras beroende av algoritmens konstruktionsparametrar. Denna analys gör det möjligt för oss att utesluta närvaron av Zeno beteende och karakterisera den asymptotiska korrektheten av de resulterande implementationer. Flera simuleringar illustrerar resultaten.
I REF presenteras en genomsnittlig konsensusoptimering baserad på användningen av den opportunistiska interagentkommunikationen för att uppnå konsensus.
Distributed event-triggered communication for dynamic average consensus in networked systems
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}