多智能体一致性python

### 多智能体一致性实现教程

多智能体系统中的共识算法旨在使多个独立操作的代理达成共同决策或状态。对于Python而言，可以基于网络图模型来构建一个多智能体的一致性协议模拟器。

在创建此类仿真环境时，通常会定义节点之间的连接关系以及通信机制。下面是一个简单的例子，展示了如何利用NumPy库来进行基本的一致性迭代计算：

import numpy as np

def consensus_algorithm(adj_matrix, initial_values, iterations=100):
    """
    实现一个简单的一致性算法
    
    参数:
        adj_matrix (list): 邻接矩阵表示智能体间的连通性.
        initial_values (list): 各个智能体初始值列表.
        iterations (int): 进行多少轮更新，默认为100次.

    返回:
        final_states (numpy.ndarray): 经过多次迭代后的最终状态向量.
    """

    n_agents = len(initial_values)
    
    # 将输入转换成数组形式以便于后续运算
    states = np.array(initial_values).reshape(-1, 1)

    for _ in range(iterations):
        next_states = []
        
        for i in range(n_agents):
            neighbors_sum = sum([states[j][0]*adj_matrix[i][j] for j in range(n_agents)])
            avg_neighbor_value = neighbors_sum / max(sum(adj_matrix[i]), 1e-8)  # 计算邻居平均值
            
            new_state_i = (states[i][0]+avg_neighbor_value)/2  # 更新规则：取当前值与邻近均值之半作为新值
            next_states.append(new_state_i)

        states = np.array(next_states).reshape(-1, 1)

    return states.flatten()

此函数接受三个参数：`adj_matrix`代表各节点间的关系；`initial_values`则是各个智能体起始时刻的状态；最后通过指定循环次数控制整个过程持续多久。每次迭代过程中都会重新评估每个智能体的新位置直到达到稳定为止[^2]。

为了更深入理解并实践这一领域的内容，建议查阅专门针对分布式控制系统或者群体机器人学方面的书籍和论文资源。此外GitHub上也有许多开源项目提供了更加复杂的功能模块可供学习研究。