领导者引导下的多智能体系统随机干扰下一致性分析

本文主要探讨了人工智能领域中的一个重要课题——机器学习背景下有领导者多智能体系统的稳定性与一致性分析。在复杂的网络环境中，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的研究尤其关注其在存在随机干扰下的行为。文章的核心内容围绕一种基于领导者控制模型的多智能体系统展开，该模型区分了自主体之间的吸引和排斥作用的耦合拓扑。 作者假设，自主体之间的交流不仅受到吸引作用的影响，同时也会受到测量噪声的干扰。这种噪声的存在使得传统的网络一致性问题变得更加复杂。作者运用了随机分析和代数图论的工具，深入研究了在固定拓扑结构下，如何设计协议来确保系统的收敛性。他们发现了一个确保系统在固定连接模式下达到一致性的充分条件，并证明了即使在存在噪声的情况下，只要遵循一定的引导机制，智能体仍能形成紧密的群体并最终进入并保持在一个有限的超球体内。 为了扩展到更实际的动态环境，论文进一步探讨了切换拓扑情况。通过引入一个通用的Lyapunov函数，作者成功地将之前在固定拓扑下的结论推广到了系统在不断变化的网络结构中。Lyapunov函数在这里起到了关键的作用，它帮助证明了即使在网络结构发生改变时，多智能体系统在领导者引导下仍然能够保持一致性。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种处理有领导者多智能体系统在随机干扰下一致性问题的有效方法，这对于理解和设计具有鲁棒性的分布式控制系统具有重要的理论价值。关键词包括一致性、领导者跟随、多智能体系统、随机噪音以及切换拓扑，这些都反映了研究的核心内容和重点。通过深入分析，本文为复杂网络环境下的自主体协调和决策提供了理论支持。