Stochastic Averaging and Stochastic Extremum Seeking (Communications and Control Engineering)
Lingua: inglese
Editore: Springer 2014-07-17, 2014
Serie: Libro 15 di 65 - Communications and Control Engineering
- Brossura
- Nuovo
Da: Chiron Media, Wallingford, Regno UnitoChiron Media
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- Titolo
- Stochastic Averaging and Stochastic Extremum Seeking (Communications and Control Engineering)
- Autore
- Shu-Jun Liu, Miroslav Krstic
- Editore
- Springer 2014-07-17
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1447161858
- ISBN 13
- 9781447161851
- Serie
- Libro 15 di 65: Communications and Control Engineering
Stochastic averaging theorems are developed for the analysis of continuous-time nonlinear systems with random forcing, removing prior restrictions on nonlinearity growth and on the finiteness of the time interval. The new stochastic averaging theorems are usable not only as approximation tools but also for providing stability guarantees.
Stochastic extremum-seeking algorithms are introduced for optimization of systems without available models. Both gradient- and Newton-based algorithms are presented, offering the user the choice between the simplicity of implementation (gradient) and the ability to achieve a known, arbitrary convergence rate (Newton).
The design of algorithms for non-cooperative/adversarial games is described. The analysis of their convergence to Nash equilibria is provided. The algorithms are illustrated on models of economic competition and on problems of the deployment of teams of robotic vehicles.
Bacterial locomotion, such as chemotaxis in E. coli, is explored with the aim of identifying two simple feedback laws for climbing nutrient gradients. Stochastic extremum seeking is shown to be a biologically-plausible interpretation for chemotaxis. For the same chemotaxis-inspired stochastic feedback laws, the book also provides a detailed analysis of convergence for models of nonholonomic robotic vehicles operating in GPS-denied environments.
The book contains block diagrams and several simulation examples, including examples arising from bacterial locomotion, multi-agent robotic systems, and economic market models.
Stochastic Averaging and Extremum Seeking will be informative for control engineers from backgrounds in electrical, mechanical, chemical and aerospace engineering and to applied mathematicians. Economics researchers, biologists, biophysicists and roboticists will find the applications examples instructive.
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Informazioni sull’autore
Shujun Liu is a young researcher in mathematics and control theory in China with strong connections with the leading research groups in control theory at the Chinese Academy of Sciences. Her doctoral work on stochastic stability and stabilization has had considerable influence on a number of research groups in China who have taken on this topic after her initial work with her doctoral advisor Professor Jifeng Zhang.
Much of the material of this book was developed while the first author was a postdoctoral scholar with the second author at University of California, San Diego.
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