Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,089,930
Consensus-based ALADIN Method to Faster the decentralized Estimation of Laplacian Spectrum
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Thi-Minh-Dung Tran; Luu Ngoc An; Ngoc Chi Nam Doan,
Nơi đăng:
MDPI - Applied Sciences;
S
ố:
10(16);
Từ->đến trang
: 5625;
Năm:
2020
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
With the upcoming fifth Industrial Revolution, humans and collaborative robots will dance together in production. They themselves act as an agent in a connected world, understood as a multi-agent system, in which the Laplacian spectrum plays an important role since it can define the connection of the complex networks as well as depict the robustness. In addition, the Laplacian spectrum can locally check the controllability and observability of a dynamic controlled network, etc. This paper presents a new method, which is based on the Augmented Lagrange based Alternating Direction Inexact Newton (ALADIN) method, to faster the convergence rate of the Laplacian Spectrum Estimation via factorization of the average consensus matrices, that are expressed as Laplacian-based matrices problems. Herein, the non-zero distinct Laplacian eigenvalues are the inverse of the stepsizes
{
α
t
,
t
= 1, 2, . . .
}
of those matrices. Therefore, the problem now is to carry out the agreement on the stepsize values for all agents in the given network while ensuring the factorization of average consensus matrices to be accomplished. Furthermore, in order to obtain the entire Laplacian spectrum, it is necessary to estimate the relevant multiplicities of these distinct eigenvalues. Consequently, a non-convex optimization problem is formed and solved using ALADIN method. The effectiveness of the proposed method is evaluated through the simulation results and the comparison with the Lagrange-based method in advance.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn