离散高阶分布式一致性算法：加速收敛与通信优化

本文研究的焦点是"离散高阶分布式一致性算法"，这是一种创新的算法设计，旨在提升分布式系统中多智能体之间的协调一致性。在传统的分布式一致性算法基础上，该论文提出了通过单跳通信方式，利用二跳邻接节点的前多步信息来优化算法的收敛性能。这种方法允许算法在处理大量节点间的信息传输时，利用邻近节点的历史信息来减少通信次数，从而降低通信量，并潜在地加快算法的收敛速度。 在研究过程中，作者针对无向通信拓扑下的算法稳定性进行了深入分析，探讨了其在理想条件下的收敛性。同时，他们也考虑了现实世界中的挑战，即存在通信延时的情况。结果显示，即使在存在延时的情况下，离散高阶分布式一致性算法仍然能够在满足一定条件的前提下，收敛到初始状态的平均值。然而，相较于那些仅依赖二跳邻接节点信息的算法，尽管它的收敛速度更快，但对通信延时的容忍度有所下降。 这篇论文的重要贡献在于提供了一种在实际应用中可能具有实用价值的改进算法，尤其是在那些对实时性和通信效率有较高要求的多智能体系统中，如工业自动化、物联网等场景。此外，作者还分享了他们的研究背景，包括国家自然科学基金和江苏省智能传感器网络工程技术研究中心的资助，以及三位作者的专业背景——彭换新博士主要研究非线性滤波和数据融合，戚国庆副研究员和盛安冬研究员则专注于非线性滤波和满意控制领域。 这篇论文不仅提出了离散高阶分布式一致性算法的概念和实现方法，还通过理论分析和仿真比较展示了其在特定条件下的优势和局限性，为分布式系统的优化设计提供了新的思路和技术参考。