公共邻居驱动的MHK一致性协议：稳定性分析与应用

本文主要探讨了在切换网络环境下，多智能体系统中增强一致性收敛的问题。基于此，研究者提出了一个新的MHK（多智能体基于Hegselmann-Krause）一致性协议。这个协议的关键创新在于考虑了智能体之间的公共邻居关系，将这种互动视为分布式协作中的关键调控因素。通过设计能量函数，论文深入分析了这一协议对于多智能体系统稳定性的影响，证明了在李雅普诺夫意义下，该系统能够稳定地收敛至一个或多个子观点集群。 在理论分析部分，作者利用增量分析方法对系统中收敛的观点集群数量与初始拓扑区间长度之间的关系进行了定量研究。实验证明，相比于传统方法，基于公共邻居的MHK协议能够促进多智能体系统形成更少的观点集群，从而提高系统的整体一致性。此外，这种协议对于切换网络的连通性提升起到了积极作用，有助于增强系统的一致性收敛。 这篇论文不仅为理解多智能体系统的协同行为提供了新的视角，还为观点演化模型的控制与优化提供了理论支持。它强调了公共邻居在分布式协作中的作用，并通过严谨的数学分析和实验验证，验证了其在实际应用中的有效性。研究结果对于理解和改进多智能体系统在动态网络环境中的性能具有重要意义，特别是在处理复杂任务时，如群体决策、社交网络分析等领域。关键词包括一致性、多智能体系统、切换网络、观点演化以及李雅普诺夫分析，这表明了论文的核心研究内容和应用背景。