Parte I Esempi di scenari multi-agente in reti/sistemi di comunicazione, di distribuzione di energia e di trasporto derivanti da progetti di ricerca finanziati dall'Unione Europea nell'ambito dei programmi quadro. Confronto tra architetture centralizzate e distribuite. Estensione delle metodologie (in particolare machine learning, reinforcement learning, model predictive control) e delle problematiche (relative al controllo di reti/sistemi di comunicazione, di energia e di trasporto, nonché alla sicurezza di tali reti/sistemi) studiate nel contesto di corsi precedenti (in particolare, Control of Communication and Energy Network) al contesto multi-agente. Parte II Introduzione: Esempi di applicazione di sistemi multi-robot. Architetture centralizzate e decentralizzate. Strumenti matematici: Grafo e matrice di adiacenza; Laplaciano; Connettività e Consenso; Passività e stabilità secondo Lyapunov; Interconnessione di sistemi meccanici. Applicazioni a sistemi multi-UAV: Controllo di formazione con topologia variabile; Controllo di formazione con mantenimento della connettività; Comportamenti di regime; Controllo di formazione basato su misure angolari. Applicazioni a sistemi multi-UGV: Esplorazione cooperativa di ambienti ignoti; Mutua localizzazione con misure anonime; Localizzazione e accerchiamento di bersagli.

Dispense e articoli derivanti dai Deliverables prodotti nell'ambito dei progetti di ricerca della UE (in particolare, progetti FP8 BONVOYAGE, FP8 ATENA, Artemis pSHIELD/nSHIELD). I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, "Deep Learning", MIT Press, 2016. M. Vidal, “Fundamentals of Multiagent Systems,” 2011. M. Mesbahi and M. Egerstedt, “Graph Theoretic Methods in Multiagent Systems,” Princeton University Press, 2010.