离散时延多智能体系统的安全一致性算法设计

"该研究论文探讨了一类存在恶意智能体的离散时延多智能体系统的安全一致性问题，提出了一种新的安全一致性算法，旨在增强系统对恶意智能体的抵抗力并降低对正常智能体拓扑连通性的需求。算法基于距离期望值的一个标准差约束，利用邻居时延信息序列来选择最优控制输入，实现系统的安全一致性。通过仿真实验验证了算法的可行性和理论分析的准确性。该工作受到多项科研基金支持，并被相关学术期刊收录。" 本文主要关注的是多智能体系统中的安全一致性问题，尤其是在存在恶意智能体且系统受到时延影响的情况下。多智能体系统是由多个相互作用的智能个体组成的网络，这些个体通常需要协同工作以达成共同的目标。在实际应用中，如无人机编队、自动驾驶车辆等，确保系统的一致性和安全性至关重要。 安全一致性是指所有智能体的状态在允许的范围内保持一致，同时避免进入不安全的区域或状态。在有恶意智能体存在的情况下，这些智能体可能会试图破坏系统的稳定性或一致性。论文中提出的算法通过设定距离期望值一个标准差的约束，来定义安全范围，使得即使在时延的影响下，系统也能保持在安全区域内。 算法的核心在于利用每个智能体自身及邻居的时延信息序列，选取有效的最优信息作为控制输入。这种方法减少了对外部信息的依赖，增强了系统的鲁棒性，使其能够抵御恶意智能体的干扰。此外，该算法还降低了对系统中正常智能体之间拓扑连通性的要求，这意味着网络的结构可以更加分散，这在实际部署中具有更大的灵活性和适应性。 通过仿真实验，研究人员证明了所提算法能够有效地解决安全一致性问题，并且与理论分析结果相吻合。这一成果对于理解和解决多智能体系统中的安全性挑战提供了新的思路和方法，对于未来相关领域的研究和应用具有重要的参考价值。 关键词涉及的领域包括多智能体系统理论、安全一致性理论、时延分析以及复杂系统的研究，这些是当前分布式计算、网络控制和自动化领域的热点问题。文章的中图分类号和文献标识码则表明它属于计算机科学和技术的范畴，特别是与信息处理和复杂网络相关的研究。