新切换拓扑一致性协议：多智能体系统高效稳定汇聚

本文主要探讨了一种新颖的分布式一致性协议，该协议以切换拓扑结构为基础，特别是在无向连接的网络环境中运作。核心研究内容围绕最近邻法则，即智能体仅依赖与其邻域内的两个成员状态进行决策和状态更新。研究者针对如何有效地选择和利用邻域部分信息提出了具体算法，这是协议设计的关键环节。 通过构建公共Lyapunov函数，作者对系统的稳定性进行了深入分析。Lyapunov函数在控制理论中是评估系统稳定性的经典工具，它有助于证明协议能够保证系统的全局渐近稳定性。论文还着重讨论了影响协议收敛速度的调整因子，这些因子可能包括通信延迟、邻居选择策略等因素，通过理论分析和实验证明了它们对协议性能的影响。 在实验部分，研究者选择了11个移动智能体作为实例，展示了新协议在实际应用中的性能。结果显示，在新的一致性协议下，多智能体系统的汇聚过程不仅达到全局渐近稳定，而且显著减少了系统在演化过程中所需的存储量和计算量。这表明该协议在提高效率的同时，也优化了资源消耗。 本文的研究工作得到了广东联合基金、国家自然科学基金以及广东省科技计划等项目的资金支持，作者团队由谢光强副教授、石志清硕士、朱美霞硕士和李杨副教授组成，他们的研究方向分别涵盖了多智能体系统、智能控制、网络舆情分析和数据可视化等领域。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种新的分布式一致性协议，它在切换拓扑结构下表现出优良的性能，对于理解和优化多智能体系统的协作行为具有重要的理论和实践价值。