异步一致性：间歇性测量的连续时间多智能体系统

"异步一致性在连续时间多智能体系统中的实现，主要探讨了具有间歇性测量、固定拓扑和时变延迟的二阶代理如何达成共识。该研究涉及样采数据控制和切换系统领域的理论，旨在解决每个代理在不同离散时间获取状态信息的问题，而这些时间点与其它代理无关。通过李雅普诺夫方法建立异步共识的充分条件，并通过仿真验证了理论分析的有效性。" 在多智能体系统（multi-agent systems）的研究中，一致性问题是一个关键的课题，它涉及到多个自主实体如何协调其行为以达到群体的统一状态。本文关注的是在连续时间域中，当测量过程具有间歇性和不同时刻更新的特点时，如何实现这种一致性。二阶代理（second-order agents）指的是每个智能体都由一个二阶动态模型来描述，这通常涉及到位置和速度两个状态变量。 间歇性测量意味着每个代理并非持续地获取邻居的状态信息，而是按照自身的离散时间序列进行采样。这种非同步性增加了系统的复杂性，因为每个代理的采样时间可能与其他代理不同。此外，考虑到网络中的时变延迟，即信息在代理之间传输的时间差异，这可能导致一致性协议的不稳定。 为了解决这个问题，作者采用了李雅普诺夫函数的直接方法，这是一种广泛用于系统稳定性分析的技术。通过构造合适的李雅普诺夫函数，可以建立异步共识的充分条件，确保即使在这些复杂条件下，系统也能全局渐近稳定。这意味着尽管采样时间和延迟不断变化，整个系统的状态最终会收敛到一个共同的值，从而实现一致性。 最后，通过仿真案例，作者展示了提出的理论框架在实际应用中的有效性。这些模拟结果不仅验证了理论分析的正确性，还揭示了在不同参数设置下，系统性能的变化趋势，为实际系统设计提供了参考。 这篇论文为具有间歇性测量和时变延迟的连续时间多智能体系统的异步一致性问题提供了一种解决方案。这一研究对于理解复杂网络中的协同行为、分布式控制以及自组织系统的设计具有重要的理论价值和实践意义。