न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हुए गैर-रेखीय मल्टीएजेंट टाइम-डिले सिस्टम के एक वर्ग के लिए अनुकूली सहमति नियंत्रण

गैर-रेखीय मल्टीएजेंट सिस्टम में सहमति नियंत्रण की जटिलता के कारण, अधिकांश पिछले काम केवल इनपुट टाइम-डिले वाले रेखीय सिस्टम पर केंद्रित थे। इस पेपर में राज्य समय-डिले के साथ गैर-रेखीय मल्टीएजेंट सिस्टम के एक वर्ग के लिए एक अनुकूली न्यूरल नेटवर्क (एनएन) सहमति नियंत्रण विधि प्रस्तावित की गई है। एजेंटों में अनिश्चित गैर-रेखीय गतिशीलता को न्यूट्रलाइज़ करने के लिए रेडियल बेसिस फंक्शन न्यूरल नेटवर्क्स (आरबीएफएनएन) की अनुमानित विशेषता का उपयोग किया गया है। एक उपयुक्त ल्यापुनोव-क्रासोव्स्की फंक्शनल, जो एक उपयुक्त ल्यापुनोव फंक्शन के व्युत्पन्न से प्राप्त किया गया है, अज्ञात समय विलंबों की अनिश्चितताओं की भरपाई के लिए उपयोग किया गया है। यह सिद्ध किया गया है कि हमारी प्रस्तावित विधि ल्यापुनोव स्थिरता सिद्धांत के आधार पर पर्याप्तता की गारंटी देती है। एक गैर-रेखीय मल्टीएजेंट टाइम-डिले सिस्टम और एक मल्टीपल सहयोगात्मक मैनिपुलेटर्स सिस्टम के अनुकरण परिणाम प्रस्तावित सहमति नियंत्रण एल्गोरिदम की प्रभावशीलता को दर्शाते हैं।