Geri Dön

Cluster consensus for networks with antagonistic interactions

Antagonistik etkileşimli ağlar için küme onaylaşımı

  1. Tez No: 972507
  2. Yazar: ÜMİT DEVELER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET AKAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Onaylaşım, bir ağdaki tüm etmenlerin belirli bir değişken veya nicelik üzerinde anlaşmaya varmasını sağlayan dağıtılmış kontrol protokolleri problemini ifade eder. Küme onaylaşımı, tüm etmenlerin tek bir ortak değere yakınsaması yerine, kendilerini birden fazla kümeye ayırdıkları ve her küme içindeki etmenlerin ortak bir değer üzerinde anlaşmaya vardıkları daha genel bir onaylaşım biçimidir. Bu tez, mevcut literatürde yaygın olan kısıtlayıcı yapısal varsayımları empoze etmeden, hem işaretli hem de işaretsiz, rastgele seçilmiş yönlü çizgeler üzerinde çalışan çok etmenli ağlardaki küme onaylaşım problemini ele almaktadır. Araştırma, yüksek mertebeli doğrusal, zaman gecikmeli, içsel doğrusal olmayan ve matris ağırlıklı sistemler dahil olmak üzere çeşitli sistem dinamikleri arasında küme formasyonu ve kararlılığını araştırmaktadır. Başlıca katkılarından biri, herhangi verilen bir işaretli yönlü çizge için kümelerin ve üyelerinin sayısının açıkça belirlenmesini sağlayan, özellikle genişletilmiş çizge gösterimini kullanan sistematik bir çerçevenin geliştirilmesidir. Tez, bu genel ağlar ve sistem tipleri için gerekli ve yeterli koşulları, kararlılık analizini ve kontrol tasarım yöntemlerini sağlar. Temel bulgular arasında, rastgele seçilmiş işaretli ağlar için kümelerin açıkça belirlenmesi, genel çizgelerdeki gecikmelerin ve doğrusal olmayanlıkların ele alınması ve topolojik kısıtlamalar olmadan matris ağırlıklı fikir birliğinin analiz edilmesi yer almaktadır. Kısıtlayıcı yapısal varsayımların üstesinden gelerek ve genel yönlü ağlarda küme analizi için özel yöntemler sağlayarak, bu araştırma gerçekçi çok etmenli sistem uygulamaları için küme onaylaşım sorunlarının anlaşılmasını ve çözülebilirliğini önemli ölçüde artırır. Teorik sonuçlar sayısal örneklerle desteklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Consensus refers to the problem of distributed control protocols that enable all agents in a network to reach an agreement on a certain variable or quantity. Cluster consensus is a more generalized form of consensus where, instead of all agents converging to a single common value, they divide themselves into multiple clusters, and agents within each cluster reach an agreement on a common value. This thesis addresses the cluster consensus problem in multi-agent networks operating over arbitrary directed graphs, both unsigned and signed, without imposing restrictive structural assumptions common in existing literature. The research investigates cluster formation and stability across diverse system dynamics, including higher-order linear, time-delayed, inherent nonlinear, and matrix-weighted systems. A major contribution is the development of a systematic framework, notably utilizing an extended graph representation, which enables the explicit determination of the number of clusters and their members for any given signed directed graph. The thesis provides necessary and sufficient conditions, stability analysis, and control design methods for these general networks and system types. Key findings include the explicit determination of clusters for arbitrary signed networks, handling delays and nonlinearities on general graphs, and analyzing matrix-weighted consensus without topological constraints. By overcoming restrictive structural assumptions and providing specific methods for cluster analysis on general directed networks, this research significantly enhances the understanding and solvability of cluster consensus problems for realistic multi-agent system applications. The theoretical results are supported by numerical examples.

Benzer Tezler

  1. Analysis of cluster consensus in continuous-time networks with time delays

    Gecikmeli sürekli zaman ağlarda kümelenme onaylaşım analizi

    ÜMİT DEVELER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKAR

  2. ECM-guided ıntegrative network modeling for patient stratification

    ECM yönlendirmeli entegre ağ modellemesiyle hasta siniflandirmasi

    ASLI DANSIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyolojiKoç Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURCAN TUNÇBAĞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ECE ÖZTÜRK

  3. Network analysis of co-search-based investor attention on stock prices

    Ortak arama tabanlı yatırımcı dikkatinin hisse senedi fiyatları üzerindeki ağ analizi

    MÜGE ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  4. Deriving weights of decision makers in group decision making and applications in medical decision making and sensor fusion

    Grup karar vermede karar verici ağırlıklarının belirlenmesi ve tıbbi karar verme ile sensör füzyonunda uygulamalar

    EMRAH KÖKSALMIŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR KABAK

  5. Cancer subtyping and multi-omics analysis of common precursor B Acute Lymphoblastic Leukemias

    B hücreli (Common Precursor B) akut lenfoblastik lösemilerin kanser alt tiplemesi ve çoklu omic analizi

    BARAN ALKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Biyoistatistikİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF KUBAT ÖKTEM

    PROF. DR. HANDAN ANKARALI