学術的背景 複雑ネットワーク（Complex Networks, CNs）は、社会学、工学、自然科学などの分野で重要な役割を果たしており、電力分配、交通调度、多エージェント協力などのシナリオで広く利用されています。しかし、通信パケットロス、センサーノイズ、環境の不確実性などの要因により、ネットワーク内のリーダー（leader）や個々のノードの正確な状態情報を取得することは困難な課題となっています。特に分散システムにおいて、ノードがどのように効果的に状態を同期させてコンセンサス（consensus）を達成するかが重要な問題です。従来の観測と制御方法は、連続サンプリングと計算に依存することが多く、これにより通信コストが増加し、ネットワークインフラに負担がかかります。これらの問題を解決するために、...

異種指向性マルチエージェントシステムの協調出力調整問題研究：完全分散型モデルフリー強化学習フレームワークに基づくアプローチ 背景紹介 近年、分散制御と最適化の研究は、スマート交通、スマートグリッド、分散型エネルギーシステムなどの分野で広く応用可能性が示されています。このようなシステムでは、複数のエージェントが協力して特定のタスクを達成する必要があり、その中で基本的な研究課題の一つが協調出力調節（Cooperative Output Regulation、以下COR）問題です。この問題は、適切な制御プロトコルを設計することで、マルチエージェントシステムのすべてのエージェントが参照信号を追従し、最終的に追従誤差をゼロにすることを目指します。 しかし、この課題を解決するためには、エージェントの動的...

投稿論文へのレポート: 《Event-Triggered Fuzzy Adaptive Stabilization of Parabolic PDE–ODE Systems》 研究背景と意義 現代の工学システム（柔軟アーム、熱伝導装置、反応器制御器など）では、偏微分方程式（Partial Differential Equations, PDE）を用いてモデル化することが必要です。特に、PDEは反応-拡散特性による無限次元システムの特徴付けに重要です。しかし、これらのシステムが常微分方程式（Ordinary Differential Equations, ODE）と連結された場合、設計の複雑さが増大します。この際、制御設計において特に困難となるのは、非線形性やカスケードシステムにおける不確実性...