Nash equilibrium of multi-agent graphical game with a privacy information encrypted learning algorithm
研究了主从式多智能体动力学的全局纳什均衡问题，通过一种隐私信息加密的学习算法获得一致性。在安全分层结构下，讨论了潜在丢包攻击下安全一致性问题与全局Nash均衡的关系，给出了软约束图博弈下全局Nash均衡存在的充要条件.为了实现最优策略，分散学习算法的收敛性是由一对迭代更新的解耦增益保证的。利用量子化方案和加乘性质，将加密解密成功地嵌入到数据传输和计算中，以克服不可靠网络中潜在的隐私侵犯。仿真算例验证了所设计算法的有效性。
2023-02-07 cs.SY eess.SY math.OC
Dynamic Max-Consensus and Size Estimation of Anonymous Multi-Agent Networks
本文提出一种离散时间多智能体动态最大一致性协议，通过局部匿名交互估计时变最大值，并应用于动态网络规模估计，理论刻画误差有界且可权衡收敛与稳态误差。
2020-09-08 cs.SY eess.SY math.OC
An Operator-Theoretic Approach to Robust Event-Triggered Control of Network Systems with Frequency-Domain Uncertainties
在本文中，我们研究的鲁棒性的事件触发一致性算法对频域的不确定性。结果表明，事件触发引起的采样误差实质上是线性有限增益$\mathcal{L}_2$稳定算子作用于采样状态一致性误差的镜像，事件触发机制等价于在反馈系统中引入一个负反馈环.在此基础上，分别研究了具有加性动态不确定性和网络乘性不确定性的事件触发网络系统的鲁棒一致性问题。在这两种情况下，控制器的参数之间的定量关系，网络拓扑的拉普拉斯矩阵，以及对非周期事件触发和频域不确定性的鲁棒性被揭开。此外，事件触发的动态平均一致性（DAC）问题也进行了研究，其中的采样误差被证明是非线性有限增益算子的图像。分析了该算法的鲁棒性能，结果表明，该算法的鲁棒性和性能与拉普拉斯矩阵的特征比成负相关。最后通过仿真实例验证了所得到的结果。
2022-03-04 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Consensus of Linear Multi-Agent Systems under Input Constraints or Uncertainties
Toyota Technological Institute（丰田技术研究所）
本文提出了一种分析和综合鲁棒一致性控制律的新方法，针对一般线性无领导者多智能体系统，通过将系统转化为Lur'e系统网络，推导出在无向和有向环形通信拓扑下的共识条件和控制器增益设计，通过数值例子验证了方法的有效性。
2016-05-12 cs.SY eess.SY math.OC
A Game Theoretic Approach to Hyperbolic Consensus Problems
我们介绍了使用守恒定律来制定多人共识游戏的策略。首先，基本的适定性结果提供了一个可靠的分析设置。然后，通过严格的解析定义，提出了一个一般的非预期策略，并通过数值积分进行了检验。
2018-01-12 math.AP math.OC
Reduced-order Distributed Consensus Controller Design via Edge Dynamics
Toyota Technological Institute（名古屋工业大学）
本文提出了一种设计多智能体系统降阶分布式一致性控制器的新方法，通过引入边缘动态模型，将控制器设计等价于该模型的分布式稳定控制器合成，进而提出全局和局部最优的稳定控制器设计，实现无保守耦合强度约束的一致性控制。
2016-02-16 cs.SY eess.SY math.OC
Budget-Constrained Multi-Consensus Decentralized Gradient Descent
Linköping University（林雪平大学）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）
本文提出多共识分布式梯度下降（mcDGD）方案，在预算约束下通过优化共识轮数与步长分配，实现通信与计算资源的高效利用，并证明均等分配共识轮数在步长规则下最优。
2026-10-07 cs.SY eess.SY math.OC
Consensus Problems in Networks of Agents under Nonlinear Protocols with Directed Interaction Topology
这篇短文的目的是为非线性协议下的一致性问题提供一个理论分析。本文的一个主要贡献是将以前的无向图网络在非线性协议下的一致性问题推广到有向图（信息流）。我们的理论结果是，如果有向图是强连通的，并且非线性协议是严格递增的，那么一致性是可以实现的。最后给出了一些简单的例子来证明我们的理论结果的有效性。
2008-04-23 math.DS math.OC
A Control-Theoretic Approach for Resource-Aware Consensus in Multi-Agent AI
University of Idaho（爱达荷大学）
该研究针对LLM-MAS共识性能与计算资源关联保证不足的问题，提出将集体信念动态表征为离散时间切换系统的控制论方法，构建共识-预算证书区域，实现资源感知的多智能体协调。
2026-08-27 math.DS math.OC
Graph-theoretic optimization for edge consensus
我们认为网络结构，优化加权，时间尺度的共识网络的$\mathcal{H}_2$范数，在边缘拉普拉斯算子描述的这种共识网络的最小表示。我们表明，贪婪算法可以用来找到最小的$\mathcal{H}_2$规范生成树，以及如何选择边，以优化的$\mathcal{H}_2$规范时，添加回生成树的边缘。在边缘共识的情况下，考虑所有边缘的测量模型在图中，我们表明，在图中的慢节点之间添加边缘提供了最小的增加$\mathcal{H}_2$规范。
2020-06-29 math.OC
Consensus in continuous-time multi-agent systems under discontinuous nonlinear protocols
本文对加权有向图上的多智能体网络中的非线性不连续一致性协议进行了理论分析。结合非光滑稳定性分析和图论的分析工具，我们研究了具有固定拓扑和随机切换拓扑的网络。对于具有固定拓扑的网络，我们提供了渐近一致性的充分和必要条件，并且一致性值可以显式计算。对于具有切换拓扑的网络，我们给出了几乎必然实现一致性的充分条件。特别地，我们考虑了开关序列是独立同分布的情况。作为理论结果的应用，我们引入了一个广义闪烁模型，并证明了在所提出的协议下几乎可以实现一致性。数值模拟也被提供来说明理论结果。
2013-11-23 math.OC nlin.CD
On graph theoretic results underlying the analysis of consensus in multi-agent systems
本文纠正了R. Olfati-Saber，J.A.传真和RM。Murray，发表于IEEE会议录第95卷（2007，No.1，P.215 -233）。它还提到适用于所审议的这类问题的几个更有力的结果，并述及优先权问题，而上述文件对优先权问题的解释并不准确。
2009-02-24 cs.DM cs.MA math.CO
Analysis of Newton-Raphson Consensus for multi-agent convex optimization under asynchronous and lossy communications
我们扩展了一个多代理凸优化算法牛顿-拉夫森共识的网络场景，涉及定向，异步和有损通信。我们从理论上分析了算法的稳定性和性能，特别是，提供充分条件，保证局部指数收敛的节点状态的全局集中式极小，即使在存在数据包丢失。最后，我们补充的理论分析与数值模拟，比较性能的牛顿-拉夫森共识对异步实现的分布式次梯度方法从开源数据库中提取的真实数据集。
2017-04-20 math.OC
Scalable Average Consensus with Compressed Communications
Rice University（莱斯大学）
我们提出了一个新的分散的平均共识算法与压缩通信，规模与网络大小n线性。我们证明了所提出的方法收敛到平均值的初始值由本地代理的网络时，代理被允许与压缩消息进行通信。所提出的算法适用于广泛的一类压缩运营商（可能有偏见），代理人在任意静态，无向和连接的网络进行交互。我们进一步提出了数值实验，证实了我们的理论结果，并说明了我们的算法的可扩展性和通信效率。
2021-09-14 cs.DC cs.LG cs.SY
Smoothing Iterative Consensus-based Optimization Algorithm for Nonsmooth Nonconvex Optimization Problems with Global Optimality
针对无约束非光滑非凸优化的全局极小值求解问题，结合平滑与共识优化方法提出新型SICBO算法，证明其指数收敛性与全局最优性理论保证，且适用于非利普希茨连续情形，数值实验验证了算法有效性。
2025-01-13 math.OC
Large Population Games on Constrained Unreliable Networks
本文研究了一个$N$ -代理成本耦合博弈，其中代理之间通过一个不可靠的容量受限网络连接。每个代理在丢失分组的概率为$p$的网络上接收状态信息。基站（BS）通过在对每个时刻的传输尝试次数的容量限制$\mathcal{C} < N$下最小化基于加权信息年龄（WAoI）的代价函数来主动地调度网络上的代理通信。在一个标准的信息结构，我们表明，该问题可以解耦成一个调度问题的BS和一个游戏问题的$N$代理。由于调度问题是一个NP难的组合数学问题，我们提出了一个近似的最优解，接近最优解$N \rightarrow \infty$。在此过程中，我们也提供了一些见解的情况下，没有信道擦除。接下来，为了解决大人口博弈问题，我们使用平均场博弈框架来计算近似的分散纳什均衡。最后，我们用一个数值例子验证了理论结果。
2023-03-16 cs.GT cs.SI cs.SY
Receding Horizon Control Based Consensus Scheme in General Linear Multi-agent Systems
在最优化框架下研究了一般线性多智能体系统的一致性问题。提出了一种新的分布式滚动时域一致性控制策略。我们表明，无约束分布式RHC产生的共识协议可以表示在一个明确的形式。在此基础上，给出了保证一致性的充要条件.此外，我们指定了更详细的共识条件的多智能体系统的一般和一维线性动力学依赖于不同的Riccati方程（DREs），分别。最后，通过两个实例验证了所提出的方案和相应的理论结果。
2014-06-24 math.OC
Distributed Event-Triggered Control for Global Consensus of Multi-Agent Systems with Input Saturation
研究了有向图上输入饱和的多智能体系统的全局一致性问题。在底层有向图具有有向生成树的温和连通性条件下，利用李雅普诺夫方法证明了广泛使用的分布式一致性协议在无输入饱和约束的情况下解决了一致性问题，在有输入饱和约束的情况下也解决了全局一致性问题.为了减少通信和系统更新的总体需求，我们提出了一种分布式事件触发的控制律。全球共识仍然实现，芝诺行为被排除在外。通过数值模拟验证了理论结果的有效性。
2017-04-18 math.OC
Distributed PID Control for Consensus of Homogeneous and Heterogeneous Networks
我们研究了使用分布式PID行动，以实现一致性的同质和异质线性系的网络。收敛性的战略证明了这两种情况下，使用适当的状态变换和李雅普诺夫函数。理论结果的有效性说明通过其应用到一个代表性的电网模型最近在文献中提出。
2014-10-21 math.OC
Fast consensus of high-order multi-agent systems
研究了高阶多智能体系统在无向拓扑下的快速一致性问题。建立了一致性收敛速度与控制增益之间的直接联系。提出了一种基于梯度下降的加速一致性算法，以优化收敛速度。通过应用Routh-Hurwitz稳定性判据，导出了收敛速度的下界，并作为获得最优收敛速度的必要条件导出了显式控制增益。此外，一个协议与时变控制增益的设计，以实现有限时间的共识。给出了时变控制增益和最终一致状态的显式表达式。数值例子和仿真结果来说明所得到的理论结果。
2022-05-17 math.OC
Positive Consensus of Directed Multi-agent Systems using Dynamic Output-feedback Control
研究了具有双端型输出反馈协议的有向多智能体系统的正一致性问题。更具体地说，有向图被用来建模的多智能体系统的通信拓扑结构和线性矩阵不等式（LMI）的一致性分析中使用的。利用正系统理论和图论，提出了一种凸规划算法，用于设计合适的协议，使得多智能体系统能够达成一致，且其状态轨迹始终保持在非负正交点上.最后，通过数值模拟验证了理论结果的有效性。
2020-09-01 math.OC
Discrete-Time Matrix-Weighted Consensus
本文研究了无向图和连通图上多智能体网络的离散时间矩阵加权一致性。我们首先提出了共识协议的代理在常见的网络中的对称矩阵权重可能不同的更新速率和切换网络拓扑结构。还考虑了一种特殊类型的具有非对称矩阵权重的矩阵加权共识，其可以呈现几种共识控制场景，例如具有缩放/旋转更新和仿射运动约束的场景。我们采用离散时间系统的李雅普诺夫稳定性理论，偶尔利用Lipschitz连续性的梯度的李雅普诺夫函数显示收敛到一个共识的代理系统。最后，仿真结果来说明理论结果。
2020-06-28 math.OC
Finite-time Consensus for Nonlinear Multi-agent Systems with Fixed Topologies
本文研究了连续非线性多智能体系统的有限时间状态一致性问题。基于有限时间李雅普诺夫稳定性理论，我们提出了保证系统在有限时间内达成一致的充分条件，前提是底层有向网络包含一棵生成树。新的有限时间共识协议作为应用的标准的例子。模拟也来说明我们的理论结果。
2009-09-17 cs.IT cs.MA math.IT
A consensus-based algorithm for multi-objective optimization and its mean-field description
提出了一种求解多目标最优化问题的多智能体算法，该算法扩展了基于共识的最优化方法，并依赖于一种标量化策略.优化是通过一组相互作用的代理探索搜索空间，并试图同时解决所有标量子问题。我们表明，这些动态所描述的平均场模型，这是合适的算法收敛性的理论分析。数值结果表明了该方法的有效性。
2022-03-30 math.OC
Accelerating the Convergence Rate of Consensus for Second-Order Multi-Agent Systems by Memory Information
本文利用智能体的记忆加速共识的二阶多智能体系统（MAS）。在单抽头记忆的情况下，通过应用Jury稳定性准则，得到了最优一致性收敛速度和控制参数的显式表达式。证明了带一次记忆的最优一致性收敛速度比不带记忆的收敛速度快。在M抽头存储器的情况下，给出了一种迭代算法来求解控制参数，以加快收敛速度。将具有一次记忆的加速一致性方法推广到编队控制中，得到了实现最快编队的控制参数。数值例子进一步说明了理论结果。
2023-03-24 math.OC
Consensus Seeking in Multi-Agent Systems with Multiplicative Measurement Noises
研究了连续时间积分系统在噪声测量下的一致性问题。当智能体测量其邻居的状态时出现的测量噪声被建模为乘法。通过噪声的相乘，这里，噪声强度与主体及其邻居的相对状态的绝对值成比例。通过使用集成代理系统的已知分布式协议，闭环{系统}由奇异随机微分方程以向量形式描述。对于固定和切换网络拓扑的情况下，常数共识增益适当地选择，使得均方共识和强共识可以实现。特别地，对于固定拓扑的情形，得到了智能体状态到公共值的指数均方收敛。此外，还研究了渐近无偏均方平均一致性和渐近无偏强平均一致性。模拟揭示了所提出的理论结果的有效性。
2013-02-27 math.OC
Newton-Raphson Consensus under asynchronous and lossy communications for peer-to-peer networks
在这项工作中，我们研究了无约束凸优化问题在一个完全分布式的多智能体设置，其中包括异步计算和有损通信。特别是，我们扩展了最近提出的算法命名为牛顿-拉夫森共识整合它与基于广播的平均共识算法，这是强大的数据包丢失。我们通过时间尺度分离原理证明了在温和条件下（即，代理激活的持久性和有界连续通信故障），所提出的算法被证明是局部指数稳定的最优全局解。最后，我们补充的理论分析与数值模拟是基于真实的数据集。
2017-07-28 math.OC
Optimization over time-varying networks with unbounded delays
多智能体系统（MAS）中最优化问题的求解涉及到智能体之间的信息交换。这些解决方案必须对通常连接MAS的不可靠的无线网络引起的延迟和错误具有鲁棒性。在当今大规模动态物联网风格的多代理场景中，网络拓扑随着时间的推移而变化和演变。在本文中，我们提出了一个简单的分布式梯度优化框架和相关的算法。收敛到一个给定的目标的最小值的网络拓扑结构和目标的温和条件下。具体来说，我们只假设发送者发送的消息到达预期的接收者，可能会延迟，具有一定的正概率。据我们所知，我们是第一次在这种弱一般网络条件下的分析。我们还详细讨论了所涉及的所有假设的可验证性。本文在目标函数的允许类方面作出了重大的技术贡献。具体来说，我们提出了一个分析，其中的目标函数是这样的，它的样本梯度只是局部Lipschitz连续。本文开发的理论支持的数值结果。本文的另一个贡献是基于主框架/算法的共识算法。这种共识算法的长期行为是所提出的理论的直接结果。再次，我们相信，我们是第一个共识算法，以考虑无限的随机通信延迟，除了随时间变化的网络。
2019-12-18 math.DS math.OC
Fast Consensus over Almost Regular Directed Graphs
本文研究给定顶点和弧数条件下最大化有向图代数连通度的一致性问题，理论刻画稀疏与稠密情形的最优图类，并提出几乎正则有向图序列以接近最优地实现快速一致性。
2025-07-17 math.OC
An Output-Feedback Control Approach to the $H_{\infty}$ Consensus Integrated with Transient Performance Improvement Problem
研究了马尔可夫随机切换通信拓扑下网络化一般线性主体在外部干扰下的一致性性能改进问题。共识控制律只能利用其局部输出信息。首先，提出了一类基于全阶观测器的控制协议，解决了这个问题，它只依赖于邻居的相对输出。然后，为了消除全阶观测器的冗余，设计了一类基于降阶观测器的控制协议。给出了构造这两种协议的算法，保证了在不受干扰的情况下，Agent能够在渐近均方意义下达成一致，并且在干扰存在的情况下，Agent具有良好的$H_{\infty}$性能和瞬态性能.最后，将这两种算法应用于四架网络化的Raptor-90直升机，进行了数值模拟，验证了理论结果。
2018-10-15 math.OC
A Distributed Newton Method for Large Scale Consensus Optimization
在本文中，我们提出了一个分布式牛顿算法的共识优化。我们的方法优于最先进的方法，包括ADMM。其核心思想是利用对偶Hessian的稀疏性，将牛顿步的计算转化为求解对称对角占优线性方程组的有效计算。我们验证我们的算法在理论上和经验。在理论方面，我们证明了我们的算法在最优邻域内具有超线性收敛性。经验上，我们展示了这种新方法在各种机器学习问题上的优越性。所提出的方法是可扩展的非常大的问题，并具有较低的通信开销。
2016-06-21 cs.DC math.OC
Consensus of a class of nonlinear fractional-order multi-agent systems via dynamic output feedback controller
研究了一类不确定非线性分数阶多智能体系统的一致性问题。首先利用相邻智能体的输出测量值设计分数阶非脆弱动态输出反馈控制器，然后通过适当的状态变换将一致性问题转化为稳定性问题.基于直接李雅普诺夫方法，给出了变换后系统鲁棒渐近稳定性进而主系统一致的充分条件.此外，利用S-过程和Schur补，提出了含非线性项和不含非线性项的分数阶系统的系统镇定设计算法。结果被表示为一个线性矩阵不等式约束的最优化问题。仿真结果验证了理论结果的有效性。
2021-11-28 cs.NA eess.SP math.NA
