Estudio de estrategias colaborativas para la identificación de un sistema de Dos agentes bajo acción integral

Abstract

.La identificación paramétrica de sistemas dinámicos Multi-Agente es un área que ha generado interés creciente en el último tiempo. Esta suele realizarse bajo la suposición de que los sistemas a identificar son estables, o aplicando lazos de control para estabilizarlos, debido a que gran parte de las herramientas convencionales de identificación requieren estabilidad en los sistemas. Sin embargo, la integración, una dinámica no estable, es una característica común en varios sistemas, en particular sistemas que poseen masa, y considerarla dentro del problema de identificación de un sistema puede ser de interés debido a las propiedades estadísticas que esta conlleva. Motivado por el problema de un pelotón de vehículos, el trabajo de esta tesis considera un sistema compuesto de dos agentes y estudia el uso de distintos esquemas colaborativos que buscan lograr que cada agente identifique sus parámetros correctamente. Los esquemas utilizados toman en cuenta la integración de los sistemas para estimar los parámetros, y son contrastados con un esquema en el cual la integración es cancelada antes de realizar la estimación. En el presente trabajo se realiza la identificación de distintas estructuras de agentes, bajo los distintos esquemas propuestos en cada caso, utilizando el método de predicción de error (PEM). Para cada caso, se analizan propiedades estadísticas de los estimadores obtenidos, tales como el sesgo y la razón de decaimiento de la varianza de la estimación. En algunas estructuras, en las cuales la estimación a realizar es lineal sobre el vector de parámetros y es posible obtener expresiones cerradas de los estimadores, estas propiedades son caracterizadas analíticamente y complementadas con simulaciones. Mientras que, para otras estructuras, en las que la estimación no es lineal en los parámetros, estas propiedades son obtenidas numéricamente a través de simulaciones. Los resultados obtenidos muestran que es posible estimar correctamente los parámetros de sistemas con integración bajo un esquema colaborativo y que, para algunas estructuras, identificar el sistema sin estabilizarlo logra una razón de decaimiento en la varianza más rápida que la obtenida al identificar sistemas estables. La contribución principal de la tesis es ilustrar cómo las dinámicas integrales de un sistema marginalmente estable pueden ayudar en la identificación de este, logrando que se requiera una cantidad menor de muestras para obtener estimaciones confiables, además de definir un marco de trabajo para la identificación Multi-Agente de sistemas bajo presencia de integración. Los resultados son complementados con un estudio que relaciona la cantidad de integradores necesarios para identificar una cantidad determinada de parámetros con la razón de decaimiento deseada y otras características de la identificación bajo efecto integral.