多智能体的一致性算法

资 源 简 介

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研究

在多智能体系统中，一致性算法是实现协同控制的核心技术。根据时间模型的不同，主要分为连续时间一致性算法和离散时间一致性算法两类。

连续时间一致性算法通常基于微分方程建模，通过设计合适的控制协议，使得所有智能体的状态在连续时间下渐近收敛到一致值。这类算法在无人机编队、分布式传感器网络等场景中应用广泛。

离散时间一致性算法则采用差分方程描述，通过迭代更新的方式使系统达到一致。相比连续时间算法，离散版本更适合数字系统实现，且能更好地处理通信延迟和采样问题。

两类算法的核心思想都是利用邻居节点的局部信息交互，通过分布式计算最终实现全局一致。设计时需要重点考虑收敛速度、通信拓扑、鲁棒性等关键因素。