基于影響力網(wǎng)絡(luò)模型的多智能體一致性協(xié)議

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摘 要：如何增強(qiáng)系統(tǒng)一致性是多智能體系統(tǒng)研究中的一個(gè)重要問(wèn)題。傳統(tǒng)一致性協(xié)議通常未考慮拓?fù)渲械年P(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，并且拓?fù)錂?quán)重單一，從而導(dǎo)致系統(tǒng)更容易分裂。基于人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵人物可以促進(jìn)不同社區(qū)信息交流的思想，提出了一種影響力網(wǎng)絡(luò)模型（influence network model，INM）。首先，提出了分布式的hub node識(shí)別算法（distributed hub node identify algorithm，DHNI），用于區(qū)分關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和非關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，可以應(yīng)用在分布式多智能體系統(tǒng)中；其次，提出了基于分布式hub node的拓?fù)錂?quán)重設(shè)計(jì)算法（distributed hub node-based topology reweighting algorithm，DHNTR），量化不同節(jié)點(diǎn)對(duì)其鄰居的影響力；最后提出了基于影響力網(wǎng)絡(luò)的一致性協(xié)議。（剩余10510字）