Робастное сетевое управление с итеративным обучением системой переменной конфигурации при случайных возмущениях

Рассматривается задача синтеза управления с итеративным обучением системой, состоящей из одинаковых подсистем (агентов), связанных информационной сетью переменной конфигурации. Агенты представляют собой дискретные линейные динамические объекты с аффинными моделями неопределенностей, работающие в повторяющемся режиме. Каждый объект находится под действием случайных возмущений, а выходные переменные объектов измеряются с шумами. Конфигурации информационной сети определяют группу функционирующих агентов и характер обмена информацией между ними. Смена конфигурации происходит в соответствии с определенными внешними правилами. Синтез управления основан на дивергентном методе векторной функции Ляпунова. Приводятся результаты моделирования полученного закона управления группой манипуляторов с гибким звеном.