基于多智能体的一致性算法

资 源 简 介

基于多智能体的一致性算法

详 情 说 明

多智能体系统的一致性算法是分布式控制领域的重要研究方向，主要解决多个自主智能体如何通过局部通信达成全局一致状态的问题。这类算法根据系统模型可分为连续时间系统和离散时间系统两大类型。

连续时间一致性算法通常采用微分方程建模，每个智能体根据邻居节点的状态信息动态调整自身状态。这类算法的收敛性分析常借助图论和矩阵理论，其中通信拓扑图的连通性起着关键作用。典型的实现方式包括一阶积分器模型和二阶动力学模型。

离散时间一致性算法则采用差分方程描述系统演化过程，更适合数字控制器和计算机实现的场景。算法性能受采样周期影响明显，需要平衡收敛速度和通信开销。离散系统分析中常使用随机矩阵理论和马尔可夫链等工具。

两类算法都需要解决通信延迟、拓扑变化、噪声干扰等实际问题。现代研究还延伸到带有时延的异构多智能体系统、事件触发通信机制等更复杂的场景。这些算法在无人机编队、智能电网、传感器网络等领域都有重要应用价值。