Distribution of Control Effort in Multi-Agent Systems : Autonomous systems of the world, unite!

As more industrial processes, transportation and appliances have been automated or equipped with some level of artificial intelligence, the number and scale of interconnected systems has grown in the recent past. This is a development which can be expected to continue and therefore the research in performance of interconnected systems and networks is growing. Due to increased automation and sheer scale of networks, dynamically scaling networks is an increasing field and research into scalable performance measures is advancing. Recently, the notion gamma-robustness, a scalable network performance measure, was introduced as a measurement of interconnected systems robustness with respect to external disturbances. This thesis aims to investigate how the distribution of control effort and cost, within interconnected system, affects network performance, measured with gamma-robustness. Further, we introduce a notion of fairness and a measurement of unfairness in order to quantify the distribution of network properties and performance. With these in place, we also present distributed algorithms with which the distribution of control effort can be controlled in order to achieve a desired network performance. We close with some examples to show the strengths and weaknesses of the presented algorithms.I och med att fler och fler system och enheter blir utrustade med olika grader av intelligens så växer både förekomsten och omfattningen av sammankopplade system, även kallat Multi-Agent Systems. Sådana system kan vi se exempel på i traffikledningssystem, styrning av elektriska nätverk och fordonståg, vi kan också hitta fler och fler exempel på så kallade sensornätverk i och med att Internet of Things och Industry 4.0 används och utvecklas mer och mer. Det som särskiljer sammankopplade system från mer traditionella system med flera olika styrsignaler och utsignaler är att dem sammankopplade systemen inte styrs från en central styrenhet. Istället styrs dem sammankopplade systemen på ett distribuerat sätt i och med att varje agent styr sig själv och kan även ha individuella mål som den försöker uppfylla. Det här gör att analysen av sammankopplade system försvåras, men tidigare forskning har hittat olika regler och förhållninssätt för agenterna och deras sammankoppling för att uppfylla olika krav, såsom stabilitet och robusthet. Men även om dem sammankopplade systemen är både robusta och stabila så kan dem ha egenskaper som vi vill kunna kontrollera ytterligare. Specifikt kan ett sådant prestandamått vara systemens motståndskraft mot påverkan av yttre störningar och i vanliga olänkade system finns det en inneboende avvägning mellan kostnad på styrsignaler och resiliens mot yttre störningar. Samma avvägning hittar vi i sammankopplade system, men i dessa system hittar vi också ytterligare en dimension på detta problem. I och med att ett visst mått av en nätverksprestanda inte nödvändigtvis betyder att varje agent i nätverket delar samma mått kan agenterna i ett nätverk ha olika utväxling mellan styrsignalskostnad och resiliens mot yttre störningar. Detta gör att vissa agenter kan ha onödigt höga styrsignalskonstander, i den mening att systemen skulle uppnå samma nätverksprestanda men med lägre styrsignalskostnad om flera av agenterna skulle vikta om sina kontrollinsatser. I det här examensarbetet har vi studerat hur olika val av kontrollinsats påverkar ett sammankopplat systems prestanda. Vi har gjort detta för att undersöka hur autonoma, men sammankopplade, agenter kan ändra sin kontrollinsats, men med bibehållen nätverksprestanda, och på det sättet minska sina kontrollkostnader. Detta har bland annat resulterat i en distruberad algoritm för att manipulera agenternas kontrollinsats så att skillnaderna mellan agenternas resiliens mot yttre störningar minskar och nätverksprestandan ökar. Vi avslutar rapporten med att visa ett par exempel på hur system anpassade med hjälp av den framtagna algoritmen får ökad prestanda. Avslutningsvis följer en diskussion kring hur vissa antaganden kring systemstruktur kan släppas upp, samt kring vilka områden framtida forskning skulle kunna fortsätta med

Caring More About EQ Than IQ : Automatic Equalizing of Audio Signals

In this bachelor thesis, the possiblity to correct for room acousticsbased on frequency analysis is studied. A software to calculate transferfunctions online was constructed and tested. This was done using a ver-sion of the Maximum Length Sequence method, which is a method thatrequires long sequences for rooms with long reverberation. During theproject, it was noted that zero padding the sequences improved the ac-curacy greatly, it was also noted that the length of the zero pad aectedthe results. The software was tested both in computer simulations andin practice. While testing in practice, it was noted that the system haslimitations on which rooms it would work in. All testsignals were recordedand afterwards, compared to the original recording. The constructed soft-ware showed, that it is possible to correct for unknown transfer functionsusing only frequency analysis, to some extent. Further, it does correct forthe room's transfer function, but it is dicult to say if it this is valid forall rooms and transfer functions

Distribution of Control Effort in Multi-Agent Systems : Autonomous systems of the world, unite!

As more industrial processes, transportation and appliances have been automated or equipped with some level of artificial intelligence, the number and scale of interconnected systems has grown in the recent past. This is a development which can be expected to continue and therefore the research in performance of interconnected systems and networks is growing. Due to increased automation and sheer scale of networks, dynamically scaling networks is an increasing field and research into scalable performance measures is advancing. Recently, the notion gamma-robustness, a scalable network performance measure, was introduced as a measurement of interconnected systems robustness with respect to external disturbances. This thesis aims to investigate how the distribution of control effort and cost, within interconnected system, affects network performance, measured with gamma-robustness. Further, we introduce a notion of fairness and a measurement of unfairness in order to quantify the distribution of network properties and performance. With these in place, we also present distributed algorithms with which the distribution of control effort can be controlled in order to achieve a desired network performance. We close with some examples to show the strengths and weaknesses of the presented algorithms.I och med att fler och fler system och enheter blir utrustade med olika grader av intelligens så växer både förekomsten och omfattningen av sammankopplade system, även kallat Multi-Agent Systems. Sådana system kan vi se exempel på i traffikledningssystem, styrning av elektriska nätverk och fordonståg, vi kan också hitta fler och fler exempel på så kallade sensornätverk i och med att Internet of Things och Industry 4.0 används och utvecklas mer och mer. Det som särskiljer sammankopplade system från mer traditionella system med flera olika styrsignaler och utsignaler är att dem sammankopplade systemen inte styrs från en central styrenhet. Istället styrs dem sammankopplade systemen på ett distribuerat sätt i och med att varje agent styr sig själv och kan även ha individuella mål som den försöker uppfylla. Det här gör att analysen av sammankopplade system försvåras, men tidigare forskning har hittat olika regler och förhållninssätt för agenterna och deras sammankoppling för att uppfylla olika krav, såsom stabilitet och robusthet. Men även om dem sammankopplade systemen är både robusta och stabila så kan dem ha egenskaper som vi vill kunna kontrollera ytterligare. Specifikt kan ett sådant prestandamått vara systemens motståndskraft mot påverkan av yttre störningar och i vanliga olänkade system finns det en inneboende avvägning mellan kostnad på styrsignaler och resiliens mot yttre störningar. Samma avvägning hittar vi i sammankopplade system, men i dessa system hittar vi också ytterligare en dimension på detta problem. I och med att ett visst mått av en nätverksprestanda inte nödvändigtvis betyder att varje agent i nätverket delar samma mått kan agenterna i ett nätverk ha olika utväxling mellan styrsignalskostnad och resiliens mot yttre störningar. Detta gör att vissa agenter kan ha onödigt höga styrsignalskonstander, i den mening att systemen skulle uppnå samma nätverksprestanda men med lägre styrsignalskostnad om flera av agenterna skulle vikta om sina kontrollinsatser. I det här examensarbetet har vi studerat hur olika val av kontrollinsats påverkar ett sammankopplat systems prestanda. Vi har gjort detta för att undersöka hur autonoma, men sammankopplade, agenter kan ändra sin kontrollinsats, men med bibehållen nätverksprestanda, och på det sättet minska sina kontrollkostnader. Detta har bland annat resulterat i en distruberad algoritm för att manipulera agenternas kontrollinsats så att skillnaderna mellan agenternas resiliens mot yttre störningar minskar och nätverksprestandan ökar. Vi avslutar rapporten med att visa ett par exempel på hur system anpassade med hjälp av den framtagna algoritmen får ökad prestanda. Avslutningsvis följer en diskussion kring hur vissa antaganden kring systemstruktur kan släppas upp, samt kring vilka områden framtida forskning skulle kunna fortsätta med