دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: Li. Xuefang, Shen. Dong, Xu. Jian-Xin, Yang. Shiping سری: ISBN (شابک) : 9781119189060, 1119189071 ناشر: John Wiley & Sons سال نشر: 2017 تعداد صفحات: 249 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 13 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب کنترل یادگیری تکراری برای هماهنگی سیستم های چند عاملی: سیستم های کنترل هوشمند، سیستم های چند عاملی، یادگیری ماشینی، روش های تکراری (ریاضیات)، فناوری و مهندسی / رباتیک
در صورت تبدیل فایل کتاب Iterative learning control for multi-agent systems coordination به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب کنترل یادگیری تکراری برای هماهنگی سیستم های چند عاملی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
"این کتاب یک نمای کلی از تقاطع بین ILC و MAS ارائه می دهد، طیف
موضوعات شامل نظریه های پایه تا پیشرفته، ریاضیات دقیق تا تمرینات
مهندسی، و سیستم های خطی تا غیرخطی است. به چالش های مهم هماهنگی
و کنترل چند عاملی می پردازد. از طریق بحث سیستماتیک در مورد
تئوری شبکه و کنترل هوشمند، نویسندگان به بررسی احتمالات تحقیقاتی آینده، توسعه
ابزارهای جدید و ارائه برنامه های کاربردی متعددی مانند شبکه برق،
شبکه های ارتباطی و حسگر، سیستم حمل و نقل هوشمند، و کنترل سازند.
خوانندگان نقشه راهی برای آخرین پیشرفت ها در این زمینه ها به دست
می آورند و از دانش جدید خود برای طراحی الگوریتم های خود استفاده
می کنند\"-- بیشتر
بخوانید...
چکیده: \"این کتاب یک نمای کلی جامع ارائه می دهد از تقاطع بین
ILC و MAS، طیف موضوعات شامل نظریههای پایه تا پیشرفته، ریاضیات
دقیق تا تمرینات مهندسی، و سیستمهای خطی تا غیرخطی است. این به
چالشهای مهم هماهنگی و کنترل چند عاملی میپردازد که میتوان با
روشهای ILC حل کرد. از طریق بحث سیستماتیک در مورد نظریه شبکه و
کنترل هوشمند، نویسندگان به بررسی احتمالات تحقیقاتی آینده، توسعه
ابزارهای جدید، و ارائه برنامه های کاربردی متعدد مانند شبکه برق،
شبکه های ارتباطی و حسگر، سیستم حمل و نقل هوشمند، و کنترل سازند
می پردازند. خوانندگان نقشه راهی برای آخرین پیشرفت ها در این
زمینه ها به دست می آورند و از دانش جدید خود برای طراحی الگوریتم
های خود استفاده می کنند.
"This book gives a comprehensive overview of the intersection
between ILC and MAS, the range of topics include basic to
advanced theories, rigorous mathematics to engineering
practice, and linear to nonlinear systems. It addresses the
crucial multi-agent coordination and control challenges that
can be solved by ILC methods. Through systematic discussion of
network theory and intelligent control, the authors explore
future research
possibilities, develop new tools, and provide numerous
applications such as the power grid, communication and sensor
networks, intelligent transportation system, and formation
control. Readers will gain a roadmap to the latest advances in
the fields and use their newfound knowledge to design their own
algorithms"-- Read
more...
Abstract: "This book gives a comprehensive overview of the
intersection between ILC and MAS, the range of topics include
basic to advanced theories, rigorous mathematics to engineering
practice, and linear to nonlinear systems. It addresses the
crucial multi-agent coordination and control challenges that
can be solved by ILC methods. Through systematic discussion of
network theory and intelligent control, the authors explore
future research possibilities, develop new tools, and provide
numerous applications such as the power grid, communication and
sensor networks, intelligent transportation system, and
formation control. Readers will gain a roadmap to the latest
advances in the fields and use their newfound knowledge to
design their own algorithms"
Content: Optimal Iterative Learning Control for Multi-agent Consensus Tracking --
Iterative Learning Control for Multi-agent Coordination Under Iteration-Varying Graph --
Iterative Learning Control for Multi-agent Coordination with Initial State Error --
Multi-agent Consensus Tracking with Input Sharing by Iterative Learning Control --
A HOIM-Based Iterative Learning Control Scheme for Multi-agent Formation --
P-type Iterative Learning for Non-parameterized Systems with Uncertain Local Lipschitz Terms --
Synchronization for Nonlinear Multi-agent Systems by Adaptive Iterative Learning Control --
Distributed Adaptive Iterative Learning Control for Nonlinear Multi-agent Systems with State Constraints --
Synchronization for Networked Lagrangian Systems under Directed Graphs --
Generalized Iterative Learning for Economic Dispatch Problem in a Smart Grid --
Summary and Future Research Directions --
Appendix A: Graph Theory Revisit --
Appendix B: Detailed Proofs.