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        基于牽制控制的一類線性耦合復雜網(wǎng)絡同步

        2011-11-26 06:44:46吳雪飛
        深圳大學學報(理工版) 2011年5期
        關鍵詞:適應控制英文版線性

        吳雪飛,徐 晨

        1)深圳大學信息工程學院,深圳518060;2)深圳職業(yè)技術學院計算機與軟件工程學院,深圳518055

        復雜網(wǎng)絡存在于現(xiàn)實世界中,人們在生活和工作中隨時接觸各種各樣的復雜網(wǎng)絡[1-3],如因特網(wǎng)、生物神經(jīng)網(wǎng)絡、電力網(wǎng)、生態(tài)網(wǎng)及交通網(wǎng)等,復雜網(wǎng)絡已成為人們?nèi)粘I钪斜夭豢缮俚囊徊糠?同步現(xiàn)象是自然系統(tǒng)中一種典型的集體行為現(xiàn)象[4-6].早在17世紀,科學家就發(fā)現(xiàn)掛在同一橫梁上的兩個鐘擺,無論起始高度是否一樣,最終都能同步到同一振幅.根據(jù)結構決定功能的觀點,在證實研究和網(wǎng)絡建模的基礎上探討和預測網(wǎng)絡系統(tǒng)的行為已成為復雜網(wǎng)絡同前研究的熱點.

        復雜網(wǎng)絡的同步研究有助于理解網(wǎng)絡對復雜系統(tǒng)同步現(xiàn)象的影響,其中牽制控制核心思想是網(wǎng)絡中小部分節(jié)點能夠“引領”網(wǎng)絡中其他節(jié)點,逐漸實現(xiàn)整個網(wǎng)絡的同步,這種牽一發(fā)而動全局的思想已在眾多復雜系統(tǒng)的同步研究中得到驗證.例如,在生物群落中,蟻后蜂后具有整個蟻群蜂群的絕對統(tǒng)治;在社會系統(tǒng)中,群體意見的形成往往受到某個或某些關鍵領導者的影響等.因此,在復雜網(wǎng)絡中如何對這些具有“領導能力”的節(jié)點實施有效控制,最終達到系統(tǒng)整體同步,是當今學者研究關注的課題[7-11].汪小帆等[9]提出可以將一個復雜動態(tài)網(wǎng)絡牽制到其平衡點的一個有效方法.陳天平等[10]研究用一個單控制器來牽制一個復雜動態(tài)網(wǎng)絡.同時,較之線性反饋控制,自適應牽制控制克服了預估反饋增益的問題,在處理網(wǎng)絡同步方面獨有見解,周進等[11]討論用自適應控制的方法來牽制復雜網(wǎng)絡.樊春霞等[12]利用節(jié)點輸出變量構造同步控制器,針對輸出耦合復雜網(wǎng)絡的同步控制,提出一種自適應控制方法以實現(xiàn)復雜網(wǎng)絡的同步.

        本研究討論一類線性耦合復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)的同步問題,使節(jié)點動力學性態(tài)條件f∈KΓ[13].采用與文獻[14]相同的方法,通過對其部分節(jié)點牽制控制,最終實現(xiàn)該復雜網(wǎng)絡所有節(jié)點均趨于同一狀態(tài).本研究還用自適應控制方法在實現(xiàn)網(wǎng)絡同步的同時獲得盡可能小的耦合強度,并通過數(shù)值模擬驗證結論的正確性.

        1 系統(tǒng)模型與相關知識

        線性耦合常微分方程 (linearly coupled ordinary differential equations,LCODEs)是一類描述耦合連續(xù)時間系統(tǒng)的理論模型,并被廣泛應用于時空復雜系統(tǒng)的研究中.在離散空間,它也常被用來描述耦合振子.通常LCODEs可用如下方程描述

        其中,N>1表示網(wǎng)絡的節(jié)點數(shù)目;xi∈Rn表示第i個節(jié)點的狀態(tài)變量;時間t∈[0,+∞);Γ表示一個內(nèi)耦合矩陣;f:Rn×[0,+∞)表示連續(xù)的向量值函數(shù);c>0表示耦合強度;耦合矩陣A=(aij)N×N用來描述網(wǎng)絡的拓撲結構和權重,具體定義為:若節(jié)點i和節(jié)點j(i≠j)有邊相連,則aij=1,否則aij=0.這里,矩陣A不一定對稱,其對角線元素滿足以下耗散耦合條件

        由式(1)描述的復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)同步可敘述為,若網(wǎng)絡中所有節(jié)點的狀態(tài)變量滿足x1(t)=x2(t)==1,2,…,N,則稱網(wǎng)絡完全同步 (complete synchronization),其中s(t)表示非耦合系統(tǒng)的一個解,

        這里s(t)可以是一個平衡點,或是周期軌、擬周期軌及混沌軌道.定義向量x的范數(shù)為

        為方便討論及證明文中主要結論,本研究引入以下概念和引理.

        定義1[13]存在一個常數(shù)矩陣K滿足條件

        其中,? x,y∈Rn.

        若f(x,t)滿足上述條件,則稱f(x,t)∈KΓ.可見,這個條件比較寬松.例如所有的線性和分段線性函數(shù)都滿足這個條件;若 ?fi/?xj(i,j=1,2,…,n)有界,且Γ是正定的,則上述條件也成立.Lorenz系統(tǒng)、Chen系統(tǒng)、Lu系統(tǒng)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡及蔡式電路等都滿足此條件.

        定義2[15]若存在常數(shù)M >0,μ >0,使得對任一初值xi(t0),其解xi滿足

        其中,s是系統(tǒng) (2)的一個解,則稱受控制的動態(tài)網(wǎng)絡

        是全局指數(shù)穩(wěn)定到軌道s上的.

        其中,H,D ∈ RN×N;H1,D1∈ Rr×r(r < N);D1=diag{d1,d2,…,dr}是一個正定對角矩陣,且H1T=H1;H2T=H2.若當di→+ ∞(1≤i≤r)時,λmax(H-D)存在,則

        di→+∞(1≤i≤r),λmax(H-D)= λmax(H2).

        引理1成立的一個局限在于控制增益di必須無限大,這在現(xiàn)實網(wǎng)絡中是不可能的.為方便使用,一般引入一個松弛因子ε0來處理.即若λmax(H2)<0,則對某個ε0滿足,必存在d >0,使得當di≥d時,λmax(H-D)≤λmax(H2)+ε0< 0.

        引理1[14]假設

        2 主要結論

        為實現(xiàn)系統(tǒng) (1)中各節(jié)點狀態(tài)變量的同步,我們對該系統(tǒng)實施牽制控制.不失一般性,選擇前l(fā)個節(jié)點進行牽制,即對系統(tǒng)(1)的前l(fā)個節(jié)點實施線性反饋控制,此時受控動態(tài)網(wǎng)絡可描述為

        其中,d>0是反饋控制增益.

        定義誤差向量

        定理1 假設f∈KΓ,如果對某一ε0>0,存在一個自然數(shù)l∈[1,N-1]和一個反饋控制增益d,滿足,那么受控動態(tài)網(wǎng)絡(5)是全局指數(shù)同步到軌道s上的,其中λi是矩陣的Mi最大特征值,Mi是同時去除矩陣的前l(fā)行、l列所得的矩陣,^A是矩陣A的主對角元aii由取代后得到的矩陣.

        【證】取Lyapnuov函數(shù)為

        其中,η =-[θ+c(λl+1+ε0)].根據(jù)假設η >0,由比較定理得

        因此對 i=1,2,…,N

        這樣動態(tài)網(wǎng)絡 (5)的各個狀態(tài)變量在牽制控制下全局指數(shù)同步到了軌道s上,證畢.

        定理1的條件中要求此復雜網(wǎng)絡中耦合強度c較大,一般來說,耦合強度越大需要消耗的能量越多,為解決這一問題,常用的方法是對其實施自適應控制,即將耦合強度c看成是時間t的函數(shù),使得在實施網(wǎng)絡同步過程中自動調(diào)節(jié)耦合強度,以獲取較為合理的耦合強度值,從而降低能量的消耗.自適應控制與常規(guī)反饋控制以及最優(yōu)控制一樣,都是一種基于數(shù)學物理模型的控制方法,不同的只是自適應控制所依據(jù)的關于模型的先驗知識較少,需要在系統(tǒng)的運行和控制過程中不斷發(fā)現(xiàn)和提取有關模型的信息,使模型逐漸完善.具體說,可依據(jù)對象的輸入輸出數(shù)據(jù),不斷辨識模型參數(shù),不斷改進和完善基于該模型綜合出來的控制作用.從這個意義上講,控制系統(tǒng)具有一定“隨機應變”的適應能力.同時較線性反饋控制,自適應牽制控制克服了預估反饋增益的問題,使網(wǎng)絡的同步能力得到極大提高,并能獲得使網(wǎng)絡同步的最小耦合強度,因此在處理網(wǎng)絡同步方面有其獨到之處.但自適應控制比常規(guī)反饋控制要復雜得多,成本也高,通常僅在常規(guī)反饋控制達不到期望的性能時,才考慮采用.

        因此,動態(tài)網(wǎng)絡(5)的誤差系統(tǒng)和耦合強度c的自適應律為

        為方便起見,取 Γ =diag{γ1,γ2,…,γn},其中 γ1,γ2,…,γn為正常數(shù).

        取常數(shù)α>0,定義李雅普諾夫函數(shù)

        其中,常數(shù)β和μ將在后面確定.對其求導

        根據(jù)定理2的條件,有

        證畢.

        3 數(shù)值模擬

        本研究主要考慮小世界網(wǎng)絡300個節(jié)點的情況,連接權重在[0,1]隨機選擇,并符合正態(tài)分布.采用上述同步條件研究具有相同動力學行為的300個節(jié)點復雜網(wǎng)絡,其中非耦合節(jié)點的動力學系統(tǒng)用Lorenz系統(tǒng)反映,并在第一個節(jié)點實施牽制控制.Lorenz系統(tǒng)表達式為

        其中,β =10,α =28,b=8/3.

        系統(tǒng) (1)中,f(·)是混沌Lorenz振子,取i0使取控制增益 d=2,用來描述牽制過程的同步質(zhì)量.

        圖1表示一般復雜耦合網(wǎng)絡的常規(guī)牽制過程,選擇 m=300,n=3,c=40,d=2.圖2表示自適應方法E(t)和c(t)的變化曲線.

        圖1 300個節(jié)點的線性耦合網(wǎng)絡的牽制同步過程Fig.1 The synchronization of a network with linear coupling of 300 nodes by pinning control

        圖2 300個節(jié)點的線性耦合網(wǎng)絡自適應同步過程Fig.2 The synchronization of a network with linear coupling of 300 nodes by adaptive control

        結 語

        本研究討論了一類復雜動態(tài)網(wǎng)絡的同步問題,通過對其部分節(jié)點的牽制控制,實現(xiàn)所有節(jié)點均趨于同一狀態(tài),運用李雅普諾夫穩(wěn)定性理論給出證明,得到了達到全局指數(shù)同步的充分條件.對該復雜網(wǎng)絡的耦合強度實施自適應控制,達到實現(xiàn)復雜網(wǎng)絡同步的同時,獲得較小的耦合強度.數(shù)值模擬結果證實該理論結果正確.

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