I detta dokument introduceras en ny dynamisk algoritm för kontinuerlig tidsutveckling med ett genomsnittligt samförstånd för nätverk vars interaktion beskrivs av en starkt uppkopplad och viktbalanserad riktad graf. Den föreslagna distribuerade algoritmen gör det möjligt för agenter att spåra genomsnittet av sina dynamiska ingångar med några steady-state fel vars storlek kan styras med hjälp av en konstruktionsparameter. Detta statiska fel försvinner för speciella klasser av ingångssignaler. Vi analyserar den asymptotiska korrektheten av algoritmen under tidsvarierande interaktion topologier och karakteriserar kraven på stegen för diskret-tidsimplementeringar. Vi visar att vår algoritm naturligt bevarar integriteten hos varje agents lokala indata. Med utgångspunkt i denna analys syntetiserar vi en förlängning av algoritmen som gör det möjligt för enskilda agenter att styra sin egen konvergenshastighet mot överenskommelse och hantera mättnadsbegränsningar på kommandot. Slutligen visar vi att den föreslagna utvidgningen dessutom bevarar integriteten i avtalets tillfälliga svar och det slutliga avtalets värde från interna och externa motståndare. Numeriska exempel illustrerar resultaten.
För dynamisk genomsnittlig konsensus föreslår REF en decentraliserad algoritm som garanterar asymptotisk överenskommelse om en signal över starkt sammankopplade och viktbalanserade grafer.
Dynamic Average Consensus under Limited Control Authority and Privacy Requirements
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}