【摘 要】
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In this paper,we develop a distributed solver for a group of strict(non-strict)linear matrix inequalities over a multi-agent network,where each agent only knows one inequality,and all agents co-operate to reach a consensus solution in the inter-section of
【机 构】
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Department of Automation,University of Science and Technology of China,Hefei 230027,Anhui,China;Key
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In this paper,we develop a distributed solver for a group of strict(non-strict)linear matrix inequalities over a multi-agent network,where each agent only knows one inequality,and all agents co-operate to reach a consensus solution in the inter-section of all the feasible regions.The formulation is transformed into a distributed optimization problem by introducing slack variables and consensus constraints.Then,by the primal-dual methods,a distributed algorithm is proposed with the help of projection operators and derivative feedback.Finally,the convergence of the algorithm is analyzed,followed by illustrative simulations.
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