AI Agent

Distributed H-infinity Tracking Control for Discrete-Time Multi-Agent Systems with a High-Dimensional Leader

分布式H无穷跟踪控制用于离散时间多智能体系统及其高维领导者

Guanghui Wen, Valery Ugrinovskii

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了离散时间多智能体系统中高维动态领导者下的分布式H无穷跟随跟踪问题，提出基于最近邻反馈和分布式状态估计器的新控制协议，确保所有跟随者能跟踪领导者并实现期望的H无穷性能。

Comments The paper will appear in the Proceedings of the 52nd IEEE Conference on Decision and Control, 2013, Florence, Italy

Journal ref Proceedings of the 52nd IEEE Conference on Decision and Control, 2013, Florence, Italy

Approximate Consensus Multi-Agent Control Under Stochastic Environment with Application to Load Balancing

在随机环境中近似共识多智能体控制及其在负载平衡中的应用

Natalia Amelina, Alexander Fradkov, Yuming Jiang, Dimitrios J. Vergados

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出一种非消失步长的局部投票协议，用于非线性智能体网络在切换拓扑、噪声和延迟测量下的近似共识问题，应用于具有不完全信息的动态网络负载平衡。

Comments 10 pages, 8 figures

Formation control with pole placement for multi-agent systems

多智能体系统中基于极点配置的编队控制

Ameer K. Mulla, Rachel K. Kalaimani, Debraj Chakraborty, Madhu N. Belur

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了多智能体系统编队控制的分布式控制器设计问题，通过局部反馈控制器实现极点配置，利用图论方法调整智能体间权重以实现编队保持。

Comments 7 pages, 12 figures. Submitted to the CDC 2013 (Italy)

BRAINCELL-AID: An Agentic AI Created Brain Cell Type Resource for Community Annotation

BRAINCELL-AID：用于社区注释的由AI代理创建的脑细胞类型资源

Rongbin Li, Wenbo Chen, Zhao Li, Rodrigo Munoz-Castaneda, Jinbo Li, Neha S. Maurya, Arnav Solanki, Huan He, Hanwen Xing, Meaghan Ramlakhan, Zachary Wise, Nelson Johansen, Zhuhao Wu, Hua Xu, Michael Hawrylycz, W. Jim Zheng

机构 * McWilliams School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校麦克威廉斯生物医学信息学学院） ； Appel Alzheimer’s Disease Research Institute, Feil Family Brain and Mind Research Institute, Weill Cornell Medicine（艾伯神经变性病研究机构、费尔家庭脑与心灵研究机构、韦尔·科恩医学中心） ； Department of Biomedical Informatics and Data Science, School of Medicine, Yale University（耶鲁大学医学院生物医学信息学与数据科学系） ； Allen Institute for Brain Science（艾伦脑科学研究所） 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出一种多智能体AI系统BRAINCELL-AID，结合检索增强生成和自由文本描述与本体标签，实现对单细胞RNA测序数据中基因集注释的准确性和鲁棒性提升，并应用于小鼠脑细胞图谱的注释。

Comments 23 pages, 6 figures, 2 tables

Customized Local Differential Privacy for Multi-Agent Distributed Optimization

面向多智能体分布式优化的定制局部差分隐私

Roel Dobbe, Ye Pu, Jingge Zhu, Kannan Ramchandran, Claire Tomlin

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出了一种定制局部差分隐私机制，用于更广泛的凸分布式优化问题，通过允许智能体根据本地需求和参数敏感性自定义隐私级别，并分析隐私与次优性的权衡，以实现电力网络中的隐私保护最优功率流计算。

Comments A shorter version of this paper will appear in the proceedings of ISGT-Europe 2020 in The Hague

Multi-Agent Coverage Control with Energy Depletion and Repletion

多智能体覆盖控制与能量耗尽与补充

Xiangyu Meng, Arian Houshmand, Christos G. Cassandras

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出了一种混合系统模型，用于描述多个智能体在能量耗尽和补充约束下协同解决最优覆盖问题的行为。该模型捕捉了智能体在能量耗尽时切换到覆盖模式和能量补充时切换到充电模式的受控切换。通过在每个智能体的电池水平上定义守卫函数，确保其在前往充电站途中不会耗尽。充电站作为集中调度器解决智能体在任务空间中竞争唯一充电资源的问题。最优覆盖问题被转化为参数优化问题以确定最优充电策略，并通过无穷小扰动分析（IPA）解决，仿真结果表明完全充电策略是最优的。

Journal ref IEEE Conference on Decision and Control 2018

Optimal Stationary Synchronization of Heterogeneous Linear Multi-Agent Systems

异构线性多智能体系统的最优平稳同步

Sebastian Bernhard, Saman Khodaverdian, Jürgen Adamy

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 本文研究了异构线性网络的输出同步问题，提出了一种允许非零稳态同步误差的最优平稳同步方法，从而放宽了标准要求，使无法精确同步的智能体也能参与网络，并通过同步可接受的误差范围节省输入能量。

Comments 8 pages, 2 figures, final version to appear in proceedings of American Control Conference (ACC), 2018

Achieving perfect coordination amongst agents in the co-action minority game

在协同少数人游戏中实现 agent 间的完美协调

Hardik Rajpal, Deepak Dhar

专题命中 多智能体 ：agent(title_cn,summary_cn)

AI总结 本文研究了在无直接通信情况下，通过公共信息实现协同少数人游戏中 agent 的周期性协调策略，推导了平均达到周期状态的时间公式。

Comments Added additional discussion, and a figure

Journal ref Games, ( 2018), Vol. 9, p27

Weak Rigidity Theory and its Application to Multi-agent Formation Stabilization

弱刚性理论及其在多智能体编队稳定中的应用

Gangshan Jing, Guofeng Zhang, Heung Wing Joseph Lee, Long Wang

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出弱刚性概念，用于描述通过智能体位移的成对内积来表征框架。相比基于距离的刚性，弱刚性需要更少的约束边来确定任意维空间中的几何形状。推导了平面框架无限小弱刚性的必要充分图条件，并设计了基于梯度和非梯度的控制律以稳定编队形状。

Comments This paper has been accepted by SIAM Journal on Control and Optimization

Robust Consensus for Multi-Agent Systems Communicating over Stochastic Uncertain Networks

多智能体系统在随机不确定网络中实现鲁棒一致性

Zhongkui Li, Jie Chen

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 研究多智能体在不确定通信网络中实现鲁棒一致性的方法，通过分析网络同步性、系统动态不稳定性和通道不确定性，设计基于修改代数黎卡提方程的协议以实现均方一致性。

Comments 9 pages and 3 figures. Submitted to Automatica

Simultaneous Velocity and Position Estimation via Distance-only Measurements with Application to Multi-Agent System Control

通过仅距离测量同时估计速度和位置的方法及其在多智能体系统控制中的应用

Bomin Jiang, Mohammad Deghat, Brian D. O. Anderson

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出了一种仅使用距离测量估计邻居智能体速度和位置的策略，通过结合圆周运动和直线运动假设，开发出仅依赖距离测量的控制算法，用于多智能体系统的编队控制。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Automatic Control as a Technical Note

Event-driven Trajectory Optimization for Data Harvesting in Multi-Agent Systems

基于事件驱动的多智能体系统数据采集轨迹优化

Yasaman Khazaeni, Christos G. Cassandras

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出一种基于事件驱动的在线轨迹优化方法，用于多智能体系统中的数据采集问题，通过优化轨迹参数化和IPA算法降低预期采集与交付延迟。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1503.06133

Characterization and Control of Diffusion Processes in Multi-Agent Networks

多智能体网络中扩散过程的表征与控制

Wai Hong Ronald Chan, Matthias Wildemeersch, Tony Q. S. Quek

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出了一种概率框架，用于描述多智能体网络中的扩散过程，通过保守和非保守协议分类智能体交互，并探讨了网络拓扑变化下的稳定性与收敛性，以及如何通过外部控制和强化学习设计网络结构。

Cooperative Decentralized Multi-agent Control under Local LTL Tasks and Connectivity Constraints

在局部LTL任务和连接性约束下协作去中心化多智能体控制

Meng Guo, Jana Tumova, Dimos V. Dimarogonas

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出一种去中心化控制框架，通过动态领导者-跟随者方案实现多智能体在局部LTL任务和通信约束下的协作，确保任务完成和连接性维持。

Comments full version of CDC 2014 submission

Multi-Agent Consensus With Relative-State-Dependent Measurement Noises

多智能体共识与相对状态依赖的测量噪声

Tao Li, Fuke Wu, Ji-Feng Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 研究了存在相对状态依赖测量噪声的分布式共识问题，通过随机微分方程工具，提出小共识增益定理，给出保证均方和几乎 surely 共识的充分条件，并量化收敛速率和稳态误差。

Plan First, Judge Later, Run Better: A DMAIC-Inspired Agentic System for Industrial Anomaly Detection

先计划，后评判，更优运行：一种受DMAIC启发的工业异常检测智能体系统

Yongzi Yu, Ao Li, Le Wang, Ziyue Li, Fugee Tsung, Yuxuan Liang, Man Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Technische Universität München（慕尼黑技术大学） ； Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出受DMAIC启发的多智能体系统DMAIC-IAD，通过先制定标准化操作程序（SOP）再生成策略，并引入预训练的无执行评判模型来排序候选策略，无需昂贵运行时试验，在四种模态上平均检测性能提升37.76%。

Robust Semi-Cooperative Multi-Agent Coordination in the Presence of Stochastic Disturbances

在随机扰动下鲁棒半合作多智能体协调

Kunal Garg, Dongkun Han, Dimitra Panagou

专题命中 多智能体 ：agent(title,comments)；multi-agent(title,comments)

AI总结 本文提出了一种鲁棒分布式协调协议，用于在存在随机不确定性时生成无碰撞轨迹的多个单轮机器人。基于先前的半合作协调工作，重新设计协调控制器以对抗一类状态（风）扰动和测量噪声，并通过分析证明了安全性和收敛性，仿真结果展示了所提方案的有效性。

Comments K. Garg, D. Han and D. Panagou "Robust Semi-Cooperative Multi-Agent Coordination in the Presence of Stochastic Disturbances", 56th IEEE Conf. on Decision and Control, Melbourne, Australia, December 2017

Fixed-time consensus of multiple double-integrator systems under directed topologies: A motion-planning approach

多双积分系统在有向拓扑下的固定时间一致性：一种运动规划方法

Yongfang Liu, Yu Zhao, Wei Ren, Guanrong Chen

专题命中 多智能体 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于运动规划的分布式固定时间算法，用于解决多智能体系统在有向拓扑下的固定时间一致性问题，首次在有向拓扑下实现双积分系统的固定时间一致性。

Multi-Agent Image Classification via Reinforcement Learning

通过强化学习进行多智能体图像分类

Hossein K. Mousavi, Mohammadreza Nazari, Martin Takáč, Nader Motee

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了利用多个能够收集未知环境部分姿态依赖观测的移动智能体进行图像分类的问题，提出了一种网络架构，用于指导智能体形成局部信念、采取局部行动并从原始部分观测中提取相关特征，通过与邻居智能体交换信息更新自身信念，并利用强化学习技术实现分类问题的去中心化实现。

Comments Preprint of the paper to be published in IROS'19 proceedings

Fog of Love: Engineering Virtuous Agent Behavior with Affinity-based Reinforcement Learning in a Game Environment

Fog of Love: 基于亲和力强化学习在游戏环境中塑造道德智能体行为

Ajay Vishwanath, Christian Omlin

机构 * University of Agder（阿格德大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于亲和力的强化学习方法，通过策略正则化在多智能体角色扮演游戏Fog of Love中同时实现竞争与合作目标，并提升智能体行为的可解释性。

Adaptive Auto-Harness: Sustained Self-Improvement for Agentic System Deployment on Open-Ended Task Streams

自适应自动框架：面向开放式任务流的智能体系统部署的持续自我改进

Zewen Liu, Zhan Shi, Yisi Sang, Bing He, Minhua Lin, Tianxin Wei, Dakuo Wang, Benoit Dumoulin, Wei Jin, Hanqing Lu

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Amazon（亚马逊） ； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(title)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出自适应自动框架（Adaptive Auto-Harness），通过状态化多智能体进化器、带求解时路由的框架树和人工引导机制，解决开放式任务流中自动框架性能退化问题，在多个流上超越现有基线。

Motion Feasibility Conditions for Multi-Agent Control Systems on Lie Groups

多智能体控制系统在李群上的运动可行性条件

Leonardo J. Colombo, Dimos V. Dimarogonas

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 本文研究了在李群上具有碰撞避免约束的多智能体控制系统运动可行性问题，通过运动学左不变控制系统和由左平凡化拉格朗日函数给出的动力学控制系统，提出了一种基于变分 calculus 的方法来获得运动可行性条件。

Comments L. J. Colombo was partially supported by ACCESS Linnaeus Center (KTH), Ministerio de Economıa, Industria y Competitividad grant MTM2016-76702-P, i-Link project and La Caixa Foundation (LCF/BQ/PI19/11690016). D. V. Dimarogonas is supported by the Swedish Research Council (VR), Knut och Alice Wallenberg foundation (KAW), the H2020 Project Co4Robots and the H2020 ERC Starting Grant BUCOPHSYS

Distributed Economic Dispatch for Energy Internet Based on Multi-Agent Consensus Control

基于多智能体一致性控制的能源互联网分布式经济调度

Wushun Chen, Tao Li

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出了一种基于多智能体一致性控制的分布式经济调度算法，用于能源互联网中的微电网，通过领导者-跟随者和平均一致性算法估计电力价格和功率失配，实现经济调度的优化和平衡。

Learning Functions in Large Networks requires Modularity and produces Multi-Agent Dynamics

在大规模网络中学习函数需要模块化并产生多智能体动态

C. H. Huck Yang, Rise Ooi, Tom Hiscock, Victor Eguiluz, Jesper Tegnér

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 本文研究了生物网络中是否存在更大的动态网络模组，并通过梯度下降机器学习和遗传算法来学习这些模组，发现学习能力受限于稳定性约束，从而强调了模块化在网络系统中的重要性。

Comments Accepted at the Joint ICML and IJCAI Workshop on Computational Biology (ICML-IJCAI WCB) to be held in Stockholm SWEDEN, 2018. Referring to accepted-papers?authuser=0" target="_blank" rel="noopener">https://sites.google.com/view/wcb2018/accepted-papers?authuser=0 update the team-learning figure

Consensus analysis of large-scale nonlinear homogeneous multi-agent formations with polynomial dynamics

大规模非线性齐次多智能体编队的共识分析

Paolo Massioni, Gérard Scorletti

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 本文基于线性可分解系统理论，提出一种基于线性矩阵不等式的方法，用于证明具有多项式动态的多智能体系统的收敛性。通过广义卡尔曼-雅科布维奇-波波夫引理，开发出不依赖智能体数量的LMI测试，并通过实验验证。

Comments 6 pages, 5 figures

Empirical Centroid Fictitious Play: An Approach For Distributed Learning In Multi-Agent Games

经验质心虚构博弈：多智能体游戏分布式学习的一种方法

Brian Swenson, Soummya Kar, Joao Xavier

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出经验质心虚构博弈算法，用于解决大规模多智能体游戏中的分布式学习问题，证明了该算法在潜在游戏中的收敛性，且适用于分布式环境。

Comments Submitted to the IEEE Transactions on Signal Processing

Diffusion Estimation Over Cooperative Multi-Agent Networks With Missing Data

在存在缺失数据的情况下，合作多智能体网络中的扩散估计

Mohammad Reza Gholami, Magnus Jansson, Erik G. Ström, Ali H. Sayed

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 本文研究了在存在缺失数据的情况下，多智能体网络如何通过局部交互合作估计底层模型参数，提出通过（去）正则化调整分布式扩散方法以消除不完整模型引入的偏差，并通过心理健康调查和家庭消费调查应用展示结果。

Comments To appear in IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks

A Dynamic Game Model of Collective Choice in Multi-Agent Systems

多智能体系统中集体选择的动态博弈模型

Rabih Salhab, Roland P. Malhamé, Jerome Le Ny

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出一个基于Mean Field Games的模型，研究大量智能体在多个目标地点选择中的集体决策问题，分析了均衡条件及在智能体数量增加时的收敛性。

Finding Consensus in Multi-Agent Networks Using Heat Kernel Pagerank

在多智能体网络中使用热核PageRank寻找共识

Fan Chung, Olivia Simpson

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出一种高效算法，利用热核PageRank在大规模网络中确定共识值，针对加权平均共识和领导者-跟随者形成两种框架，提供亚线性时间算法及性能与误差的定量分析。

Distributed Nonlinear MPC of Multi-Agent Systems with Data Compression and Random Delays - Extended Version

多智能体系统分布式非线性MPC的数据压缩与随机延迟

Sami El-Ferik, Bilal A. Siddiqui, Frank L. Lewis

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出一种在通信带宽限制和传输延迟下，利用神经网络压缩轨迹实现分布式非线性MPC的ISpS稳定性方法，并通过空间滤波势场实现避障。

Comments 19 pages, 3 Figures, accepted for publication, IEEE Transactions on Automatic Control, 2015, Technical Note