Una Nueva Perspectiva de Consenso Regularizado para la Optimización Distribuida

En este artículo, se presenta una nueva perspectiva de consenso regularizado para resolver problemas de optimización distribuida entre una red de agentes dinámicos lineales heterogéneos. El problema de optimización distribuida puede verse como un problema de consenso, en el cual la dirección del consenso debe regularizarse para optimizar la suma de las funciones objetivo de los agentes. Con base en esta idea, se define un mapeo de consenso regularizado, mediante el cual se establece y analiza un algoritmo de optimización distribuida en tiempo continuo para agentes dinámicos lineales heterogéneos. Se demuestra que las salidas de los agentes dinámicos lineales pueden evolucionar hacia la solución de optimización distribuida. Además, se propone un esquema de activación dinámica por eventos para lograr una optimización distribuida eficiente en términos de comunicación, reduciendo los costos de comunicación entre agentes vecinos. Se proporcionan ejemplos de simulación numérica para verificar la efectividad de los métodos propuestos.