研究目的
研究分散式智能体网络中贝叶斯估计与控制的分布式协同框架及方法，重点关注时变全局与局部状态的联合估计，并通过信息寻优控制优化智能体行为。
研究成果
所提出的贝叶斯框架及分布式估计方法通过信息寻求控制实现智能体网络中的智能行为与卓越估计性能，尤其在涉及移动网络和非线性模型的位置感知场景中表现突出。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括该方法对更大规模网络的适用性扩展，以及处理更复杂的非线性和非高斯问题的能力。
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[IEEE 2019年第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019年6月16日-2019年6月21日)] 2019年第46届IEEE光伏专家会议(PVSC) - 低压电网运行的太阳能预测：澳大利亚精选案例研究
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DOI：10.1109/pvsc40753.2019.8980584
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
我们提出了一种分布式协作框架及方法，用于去中心化智能体网络中的贝叶斯估计与控制。该框架将时变全局状态与局部状态的联合估计，与优化智能体行为的信息搜寻控制相结合。其适用于非线性和非高斯问题，尤其适用于具备位置感知能力的网络。在协同估计方面，采用信念传播消息传递与共识机制相结合的方法；在协同控制方面，则通过梯度上升法最大化所有状态的后验联合负熵。估计层以概率分布样本表示的形式向控制层提供概率信息。仿真结果表明，在同时实现自定位与目标跟踪的问题中，智能体展现出智能行为并具备优异的估计性能。在仅设有一个锚点的协同定位场景中，移动智能体经过短暂时间即可实现定位，其精度甚至高于所执行的距离测量精度。
作者：
Florian Meyer，Henk Wymeersch，Markus Fr?hle，Franz Hlawatsch
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