离散时间切换拓扑下，组合控制协议提升多智能体系统一致性

在本文中，研究者针对离散时间下多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）在切换拓扑环境中的共识问题提出了一个创新的解决方案。该研究主要关注的是如何增强系统的稳定性、一致性和效率。核心贡献是设计了一种基于约束集的虚拟邻居选择分布式一致性协议。在这个协议中，智能体采用了通信扇区机制，通过这种方式，每个智能体构建了自己的虚拟邻居群体，这些虚拟邻居在控制协议中起到关键作用，驱动智能体的状态更新。 通信扇区机制确保了智能体在状态演化过程中只与其部分邻接智能体进行通信，这有助于减少通信负担，同时保持系统的局部协作。为了进一步优化，协议中还设计了一种智能体调整因子的策略，这个因子能够动态地调整通信行为，使系统能够更有效地达到一致性目标。 约束集机制则被用来维护智能体之间的初始通信拓扑联系，保持系统连通性，防止因为切换拓扑而产生的孤立状态，从而提高了系统的整体性能。在理论分析的基础上，作者进行了大量的仿真研究，将新协议与经典的共识算法进行了对比，结果显示新协议在一致性、收敛簇的数量以及收敛速度上均有显著优势。 研究者还强调了论文的实用价值，指出其可能的应用领域包括但不限于机器人协作、分布式控制系统和网络协调等领域。此外，文中提及的研究得到了国家自然科学基金和NSFC-广东联合基金的资助，显示出其学术价值和社会认可。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种创新的分布式一致性协议，它不仅解决了切换拓扑环境下多智能体系统的一致性问题，而且提升了系统的效率和稳定性，这对于推进多智能体系统的研究和实际应用具有重要意义。