On Robustness of Consensus over Pseudo-Undirected Path Graphs
University of Cincinnati（辛辛那提大学）；Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校）
针对无向图对称性与有向图根依赖限制共识值的问题，提出伪无向图框架，允许双向边权重不同甚至取负，在连通性下保证共识，扩展解空间使共识值可超出初始凸包，并推导路径图负权重界限及拦截应用。
2025-09-24 cs.MA cs.RO cs.SY
Adaptive Leader-Following Consensus for a Class of Higher-Order Nonlinear Multi-Agent Systems with Directed Switching Networks
本文研究了联合连接有向切换网络下一类不确定非线性多智能体系统的领导-跟随一致性问题。不确定性包括常数、无界参数和外部干扰。本文首先将自适应分布式观测器的最新结果从全局渐近收敛推广到全局指数收敛。然后，将传统的适应控制技术与自适应分布式观测器相结合，提出了一种分布式自适应状态反馈控制律。我们的结果说明了领导者以下的一致性问题的一组vanderPol振荡器。
2017-03-28 math.OC
Adaptive Consensus and Parameter Estimation of Multi-Agent Systems with An Uncertain Leader
研究了一类具有不确定领导系统的多智能体系统的领导-跟随一致性和参数估计问题。先导系统由一组幅值、频率和相位未知的正弦波组成。为每个智能体建立一个分布式自适应观测器来估计领导者的未知频率。研究表明，如果领导者的信号足够丰富，未知频率的估计误差渐近收敛到零的所有代理。基于所设计的分布式自适应观测器，为每个智能体综合一个分布式自适应控制律，以解决领导者跟随一致性问题。
2020-07-27 cs.SY eess.SY math.OC
Delay Robustness of Consensus Algorithms: Beyond The Uniform Connectivity (Extended Version)
自治智能体的一致性问题是多智能体控制中的一个基准问题。在本文中，我们考虑连续时间平均共识政策（或拉普拉斯流）和他们的离散时间对应的时变图中存在未知的，但有界的通信延迟。如果图是周期性的，或者是一致准强连通的，那么一致性就成立了（不管时滞有多大）。UQSC条件通常被认为是可以证明一致性的最弱充分条件。我们发现，UQSC条件实际上可以大大放宽，并取代一个条件，我们称之为非周期性准强连通性（AQSC），这在某种意义上，证明是非常接近的必要条件的积分连接。在无向图和型对称图等特殊情况下，我们得到了有界时滞下一致性的充要条件，相关结果仅在无时滞的情况下得到了证明.本文建立的一致性准则推广了文献中的一些结果。
2021-05-15 cs.MA cs.SY eess.SY
The robustness of democratic consensus
Politecnico di Torino（都灵理工大学）
研究民主共识在大规模极限下的鲁棒性，分析其在意见动态模型中的表现，指出其作为平均共识的放松形式。
2015-02-15 cs.MA cs.SY eess.SY
Adaptive Leader-Following Consensus for Multiple Euler-Lagrange Systems with an Uncertain Leader System
本文研究了具有不确定领导系统的多Euler-Lagrange系统的领导-跟随一致性问题。首先，我们建立了一个自适应分布式观测器的中立稳定的线性领导系统的系统矩阵是不确切的。在标准假设条件下，这种自适应分布式观测器可以估计出领导者的状态，并通过系统的通信网络将其传递给每个跟随者，而不需要精确地知道领导者的系统矩阵。在领导者的状态持续激励的附加假设下，该自适应分布式观测器还可以渐近学习领导者的系统矩阵的参数。在此基础上，利用确定性等价原理，进一步综合了自适应分布式控制律。我们的结果允许解决多个欧拉-拉格朗日系统的领导者跟随一致性问题，即使没有跟随者确切地知道领导者系统的系统矩阵。
2019-09-17 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Output Consensus of Second-Order Uncertain Nonlinear Systems on Weight-Unbalanced Directed Networks
研究了二阶不确定非线性多智能体系统在权值不平衡有向网络上的分布式最优输出一致性问题。在局部代价函数强凸且具有全局Lipschitz梯度的标准假设下，设计了一种新的分布式动态状态反馈控制器，使得所有智能体的输出均达到最小化全局代价函数的最优解，该全局代价函数是所有局部费用函数之和.控制器的设计是基于一个两层的策略，其中一个分布式的最优协调器和参考跟踪控制器分别提出来解决所带来的挑战，从不平衡的有向网络和不确定的非线性函数。所提出的控制器的一个关键特点是，包含不确定性和干扰的非线性函数不需要全局Lipschitz。此外，利用适应控制技术，不需要任何不确定性或干扰的先验知识。最后通过两个仿真实例验证了所提控制方案的有效性。
2021-07-08 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Constraint-Coupled Optimization: Harnessing ADMM-consensus for robustness
本文针对智能体网络中的分布式约束耦合优化问题，提出一种基于原始-对偶架构的新算法，利用时间尺度分离理论证明其线性收敛，并验证了其在异步通信和丢包场景下的鲁棒性以及在微电网辅助服务中的有效性。
2025-02-10 cs.DC math.OC
Rearranging trees for robust consensus
Princeton University（普林斯顿大学）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文利用与通信图相关的H2范数刻画一致性对噪声的鲁棒性，通过分析局部拓扑变化的影响，为无向树和有向树建立基于H2范数的偏序，并提出一种分散式重排树以提升鲁棒性的方法。
2011-06-20 cs.SY eess.SY math.OC
Approximate optimal cooperative decentralized control for consensus in a topological network of agents with uncertain nonlinear dynamics
University of Florida（佛罗里达大学）
本文结合图论与自适应动态规划，设计近似最优控制器以应对具有不确定非线性动力学的分布式多智能体系统，提出基于局部通信反馈的分布式连续时间变控制策略。
2013-04-11 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Optimal Output Consensus of Uncertain Nonlinear Multi-Agent Systems over Unbalanced Directed Networks via Output Feedback
针对不平衡有向图上规范形式的不确定非线性多智能体系统的分布式最优输出一致性问题，提出了一种新的基于扰动器的输出反馈控制方法.该问题的主要挑战在于不平衡有向图和多智能体系统的非线性，其智能体状态不能用于反馈控制。基于两层控制器结构，首先设计了一个分布式最优协调器，将所考虑的问题转化为参考跟踪问题。然后，分散输出反馈控制器的发展，以稳定所得到的增广系统。在控制器设计中，利用高增益观测器来估计存在不确定性和干扰的代理状态，使得所提出的控制器仅依赖于代理输出。在标准假设下证明了代理输出的半全局收敛性，并使所有局部代价函数之和最小化。所得到的结果的一个关键特点是，所考虑的非线性代理只需要局部Lipschitz，并具有全局渐近稳定和局部指数稳定的零动态。
2021-11-16 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
Distributed Optimal Control with Recovered Robustness for Uncertain Network Systems: A Complementary Design Approach
研究了线性多智能体系统的分布式鲁棒次优一致控制问题，同时满足H2和Hinfty性能要求.提出了一种新的两步互补设计方法。在第一步中，一个分布式控制法律的名义多智能体系统的设计，以达到共识与规定的H2性能。在第二步中，一个额外的控制输入，取决于一些精心选择的残差信号表示的建模失配，被设计为补充H2的性能，通过提供鲁棒性保证方面的H_infty要求相对于干扰或不确定性。建议的互补设计方法提供了一个额外的自由度的设计，有两个单独的控制，以处理H2性能和鲁棒性的共识，分别。因此，它不需要做出太多的权衡，并且可以预期比诸如混合H2/H_infty控制方法的权衡设计保守得多。此外，这种互补的方法将恢复可实现的H2性能时，外部干扰或不确定性不存在。通过数值仿真验证了理论结果的有效性和互补方法的优势。
2022-04-14 cs.SY eess.SY math.OC
Scaling laws for consensus protocols subject to noise
MIT（麻省理工学院）；Boston University（波士顿大学）
研究离散时间一致性协议在加性噪声下的性能，通过可逆马尔可夫链的稳态分歧权重表达式，分析图的Kemeny常数以表征形成控制协议的噪声鲁棒性。
2017-03-07 cs.DC cs.SY eess.SY
Dynamics Based Privacy Protection for Average Consensus on Directed Graphs
Clemson University（克莱姆森大学）
本文提出了一种用于有向图的新型平均一致性方法，通过在交互节点之间嵌入随机耦合权重的内在鲁棒性，保护参与节点的初始状态隐私，无需第三方或数据聚合器协助，同时保证精确一致性和对恶意节点和外部窃听者的隐私保护。
2018-12-05 cs.SY eess.SY math.OC
