Multi-agent constrained optimization of a strongly convex function over time-varying directed networks
我们认为合作的多智能体共识最优化问题在静态和时变通信网络，只允许本地通信。我们的目标是最小化代理特定的私人圆锥约束集上的代理特定的可能非光滑的复合凸函数的总和，因此，最佳的共识决策应该位于这些私人集合的交集。假设和函数是强凸的，我们提供了收敛速度在次优，不可行性和共识违反，检查底层网络拓扑结构的影响上的收敛速度的建议分散算法。
2017-06-24 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
Discrete Consensus-Based Optimization
本研究提出无连续对应形式的离散CBO框架DCBO，用hardmin替代softmin保留CBO原理，给出不依赖智能体数量的收敛条件，在基准测试及多类现实问题中表现出竞争力。
2024-04-16 math.OC
Accelerated Consensus and Decentralized Optimization over Slowly Varying Networks
HSE University（高等经济大学）；Trusted AI Research Center RAS（俄罗斯科学院可信人工智能研究中心）；MIRAI；Innopolis University（伊诺波利斯大学）
针对缓慢时变网络，提出加窗切比雪夫方法WAVE，通过重启递推限制网络变化影响，实现与固定网络相同的加速共识与分布式优化收敛速率。
2026-09-29 math.OC
A discrete Consensus-Based Global Optimization Method with Noisy Objective Function
本文将离散时间CBO方法的收敛性分析扩展到目标函数仅能计算带噪声随机估计量的情况，证明在有限次迭代中粒子到解的均方距离期望可任意小，并通过数值实验展示噪声影响。
2025-04-03 math.OC
Convergence analysis of the discrete consensus-based optimization algorithm with random batch interactions and heterogeneous noises
本文研究了具有随机批量交互和异质外部噪声的离散共识优化算法的随机一致性和收敛性。尽管离散CBO算法在许多实际仿真中得到了广泛的应用和成功的性能，但其收敛性并没有得到严格的研究。在这项工作中，我们介绍了一个广义离散CBO算法的加权代表点和随机批交互，并表明，所提出的离散CBO算法具有随机共识和收敛到共同的平衡态指数快速适当的假设下，系统参数。为此，我们将给定的CBO算法与随机批量交互作为一个离散的共识模型与随机切换网络拓扑结构，然后我们使用的混合性质的相互作用在足够长的时间间隔，以获得随机共识和收敛估计的均方和几乎必然的意义。我们提出的分析显着提高了早期的CBO模型的收敛性分析与全批相互作用和均匀的外部噪声。
2021-07-30 math.DS math.OC
Convergence and error estimates for time-discrete consensus-based optimization algorithms
我们提出了收敛性和误差估计的时间离散的共识为基础的优化（CBO）算法在[arXiv：1909.09249]一般非凸函数。在作者最近的工作[arxiv：1910.08239]中，在粒子水平上研究了[arXiv：1909.09249]中提出的基于一阶共识的优化算法的严格误差分析，而没有通过平均场极限求助于动力学方程。然而，由于缺乏伊藤随机分析的离散模拟，相应的时间离散算法的误差分析没有做。在本文中，我们提供了一个简单的和基本的收敛性和误差分析的一般时间离散共识为基础的优化算法，其中包括三个离散算法在[arXiv：1909.09249]。我们的分析提供了数值稳定性和收敛条件的三个算法，以及误差估计的全局极小值。
2020-03-11 math.DS math.OC
Consensus Control of Linear Multi-Agent Systems with Non-uniform Time-varying Communication Delays
本文研究了相邻智能体之间存在通信延迟的多智能体系统的共识问题。我们考虑的情况下，每个代理的特点是一个一般的高阶线性系统和代理之间的通信延迟是不均匀的和时变的。我们设计了一个分布式控制协议的代理，并提供了一个等价的稳定性问题要解决，保证状态的一致性在组的代理。此外，时滞相关的稳定性准则提供了一个相结合的Lyapunov-Krasovskii方法与线性矩阵不等式方法。
2020-12-07 cs.SY eess.SY math.OC
Deep Learning-Based Average Consensus
本研究针对复杂网络线性平均一致性算法加速问题，提出用深度学习训练时变网络边权重的方法，可在有限/无限时间窗下实现更快一致性，误差显著低于基线策略。
2020-08-07 math.OC
Distributed velocity-constrained consensus of discrete-time multi-agent systems with nonconvex constraints, switching topologies, and delays
本文研究了离散时间多智能体系统的分布式速度约束一致性问题，其中每个智能体的速度被约束为位于一个非凸集内。提出了一种分布式约束控制算法，使所有的代理收敛到一个共同点，只使用本地信息。{The所有代理的算法增益不需要是相同的或预先设计的，并且可以由每个代理自身基于其自己的和邻居的信息来调整。研究表明，只要通信图的并集在每个特定的时间间隔内具有有向生成树，该算法对任意有界的通信时延和任意切换的通信图具有鲁棒性.分析方法是基于多种新的模型转换，适当的控制参数的选择，状态相关的随机阵的有界性分析，开发的凸性随机阵，和联合连通的通信图。数值例子来说明理论结果。
2020-03-04 math.OC
Convergence Time of Quantized Metropolis Consensus Over Time-Varying Networks
研究在时间变化无向连通图上实现量化共识问题，提出具有快速收敛时间的协议，证明在时间变化网络中使用泊松过程激活边时，收敛时间至共识点集为O(n² log²n)。
2016-02-02 cs.DC cs.MA cs.SY
Convergence of time-discrete finite particle consensus based optimization in Hilbert spaces
RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；University of Pretoria（比勒陀利亚大学）；Hunan University（湖南大学）；University of Graz（格拉茨大学）
该研究分析了希尔伯特空间中时间离散有限粒子CBO算法的收敛性，通过理论推导和数值实验验证其在空间分辨率提升时的稳定性能，补充了无限维下的相关结果。
2026-08-25 math.OC
Robust Consensus Tracking of Heterogeneous Multi-Agent Systems under Switching Topologies
在本文中，我们考虑了一个鲁棒的一致性跟踪问题的异构多智能体系统的时变互连拓扑结构。基于公共李雅普诺夫函数和内模技术，状态和输出反馈控制律来解决这个问题。该设计是鲁棒的，通过承认一些参数的不确定性的多智能体系统。
2015-08-13 math.OC
The fastest linearly converging discrete-time average consensus using buffered information
在这封信中，我们研究的问题，加速达成平均共识的连通图在离散时间通信设置。文献表明，可以通过增加图的连通性或优化代理对从邻居接收的信息所设置的权重来加速共识算法。在这封信中，我们没有改变通信图，而是研究了两种使用缓冲状态来加速在给定图上达到平均共识的方法。在第一种方法中，我们研究了著名的一阶Laplacian平均一致性算法的收敛速度如何随延迟反馈的变化，并得到了一个关于延迟范围的充分条件，导致更快的收敛。在第二种方法中，我们展示了如何将平均一致性问题转化为一个凸优化问题，并通过一阶加速优化算法求解强凸费用函数。我们使用所谓的三重动量优化算法构造最快收敛的平均一致性算法。我们证明了我们的结果使用网络内的线性回归问题，这是制定为两个平均共识问题。
2022-06-20 cs.MA math.OC
Observer-based Leader-following Consensus for Positive Multi-agent Systems Over Time-varying Graphs
针对时变图上离散时间正多智能体系统的领导者-跟随者一致性问题，提出扩展的基于观测器设计，利用公共二次李雅普诺夫函数证明正性与输出一致性，并用数值示例验证。
2023-10-14 cs.SY eess.SY math.OC
Constrained Consensus
我们提出了分布式算法，可用于多个代理，以调整他们的估计与一个特定的值在网络随时间变化的连接。我们的框架是通用的，因为该值可以表示多个代理之间的共识值或最优化问题的最优解，其中全局目标函数是局部代理目标函数的组合。我们的主要重点是约束问题，其中每个代理的估计被限制在一个不同的约束集。为了突出约束的影响，我们首先考虑一个受约束的共识问题，并提出了一个分布式的“投影共识算法”，在该算法中，代理将其本地平均操作与其各自约束集的投影相结合。该算法可以被视为交替投影方法的一个版本，其权重随时间和代理而变化。我们建立了收敛性和收敛速度的结果投影共识算法。接下来，我们研究了一个约束最优化问题，用于优化受其局部约束集相交的代理的局部目标函数的总和。我们提出了一个分布式的"投影次梯度法“，它涉及到每个代理执行一个本地平均操作，采取一个次梯度步骤，以最小化自己的目标函数，并投影在其约束集。我们表明，与适当选择的步长规则，该算法产生的代理估计收敛到相同的最优解的情况下，当权重是恒定的和平等的，当权重是随时间变化的，但所有的代理有相同的约束集。
2008-12-17 math.OC
Compositional design for time-varying and nonlinear coordination
本文提出一种组合控制框架，通过串联稳定的一阶一致性算子生成高阶一致性协议，使其继承部件稳定性，并应用于车辆编队控制中的时变权重、时变延迟和饱和输入场景，仿真验证了其优势。
2025-04-09 cs.SY eess.SY math.OC
Consensus Formation in First-Order Graphon Models with Time-Varying Topologies
该研究针对时变协作graphon动力学的多智能体系统，分别在$L^\infty$和$L^2$范数下推导共识收敛条件，推广代数连通度概念并揭示两类共识的关联，辅以数值仿真验证。
2023-05-01 math.FA math.OC
Average consensus problems in networks of agents with delayed communications
本文研究具有通信时滞的无向动态代理网络的平均一致性问题。重点放在这里的时间延迟的影响的研究：被认为是常数和时变延迟，以及均匀和非均匀的网络中的延迟重新分配。主要结果提供了充分条件（在大多数情况下也是必要的）存在的平均共识下有界，但在其他方面未知，通信延迟。仿真结果表明，这些结果是适当的。
2005-03-18 math.OC
Distributed proximal gradient algorithm for non-smooth non-convex optimization over time-varying networks
研究了具有非光滑正则化的分布式非凸优化问题，该问题在分散学习、估计和控制中有着广泛的应用。目标函数是不同的局部目标函数的和，这些局部目标函数由可微的（可能是非凸的）费用函数和非光滑的凸函数组成。针对时变多智能体网络上的非光滑非凸优化问题，提出了一种分布式近似梯度算法。每个智能体通过多步一致性算子和邻近算子更新局部变量估计。我们证明了生成的局部变量达到共识，收敛到一组临界点的收敛速度$O(1/T)$。最后，通过数值模拟验证了该算法的有效性.
2021-03-03 math.OC
Model predictive control strategies using consensus-based optimization
针对模型预测控制需序列求解大量非凸优化问题的需求，提出基于并行演化随机智能体的共识优化求解方法，证明其加性线性控制下的收敛性，并通过搅拌釜反应器非线性系统控制验证了策略有效性。
2023-12-20 math.OC
Decentralized Optimization Over Slowly Time-Varying Graphs: Algorithms and Lower Bounds
针对缓慢时变网络上的去中心化凸优化，本文分别研究 Markov 随机变化与确定性变化图，提出随机情形的加速共识算法，并证明最坏情况下每轮仅改两条边也会使加速共识不可能。
2023-07-24 math.OC
A unifying convex analysis and switching system approach to consensus with undirected communication graphs
研究了凸函数的多个连续时间自治最速下降动态之间的切换问题。证明了当存在公共极小值时，凸函数的公共极小值的完全解的收敛性。凸函数不需要是光滑的，并且可以受到约束。由于公共极小化器可以表示由无向通信图建模的多智能体系统中的一致性，因此作为特殊情况，推导了关于渐近一致性的几个已知结果。扩展到时变凸函数和动态的集值映射更一般的次微分的凸函数。
2018-08-02 math.OC
Distributed event-triggered communication for dynamic average consensus in networked systems
本文提出了分布式算法的解决方案，采用机会主义的代理间通信，以实现动态平均共识。在我们的解决方案中，每个代理都被赋予了一个本地标准，使其能够确定是否将其状态广播给邻居。我们的出发点是一个连续时间的分布式协调策略，在连续时间的通信，实现实际的渐近跟踪的动态平均的时变代理的参考输入。然后，对于该算法，取决于定向或非定向性质的时变的相互作用，并在适当的连接条件下，我们提出了两种不同的分布式事件触发的通信法律，规定代理通信在离散的时刻在一个机会主义的方式。在这两种情况下，我们建立积极的下界上的每个代理的事件间的时间，并表征其依赖于算法的设计参数。这种分析使我们能够排除芝诺行为的存在，并表征所得到的实现的渐近正确性。几个模拟说明了结果。
2015-03-02 math.OC
Leader-Following Consensus of Multiple Linear Systems Under Switching Topologies: An Averaging Method
研究了切换拓扑下多线性时不变系统的领导-跟随一致性问题。领导者跟随共识问题包括为每个代理设计一个分布式协议，使所有代理跟踪领导者车辆，它具有相同的LTI动态的代理。描述这些代理的信息交换的交互拓扑是时变的。提出了一种平均方法。与现有文献中假设LTI试剂是中性稳定的结果不同，我们放宽了这一条件，仅假设LTI试剂是可稳定的和可检测的。基于观察者的领导者遵循共识也被认为是。
2012-11-07 math.OC
Consensus over evolutionary graphs
我们建立平均共识的动态拓扑结构的战略代理之间的进化博弈图。每个代理拥有一个私人的报酬函数，并动态地决定是否创建新的链接和/或是否删除现有的自私和分散的方式，如由一定的随机化机制。该模型产生了一个时变的和状态依赖的图形拓扑结构，传统的一致性分析是不适用的。我们证明了渐近平均共识几乎肯定和均方的任何初始条件和图拓扑。此外，我们建立了指数收敛的期望。我们的研究结果通过随机网络的模拟研究进行了验证。
2018-03-07 math.OC
Cluster consensus in discrete-time networks of multi-agents with inter-cluster nonidentical inputs
本文研究了多智能体系统在群间输入不一致的情况下的群一致性问题。在这里，我们考虑一般的图形拓扑，这可能是随时间变化的。簇一致性由两个方面定义：簇内同步，即同一簇中每对Agent之间的状态差异收敛到零;簇间分离，即不同簇中Agent的状态分离。对于簇内同步，扩展了一致性的概念和理论，包括生成树、置乱度、无限随机阵积和Hajnal不等式。证明了如果图具有簇生成树且所有顶点自链接，则静态线性系可以实现簇内同步。对于时变耦合情形，证明了若存在T>0使得跨任意T长度时间区间的并图都有簇生成树且所有图的顶点都自链接，则时变线性系也能实现簇内同步.在簇间影响共同的假设下，利用一类簇间不相同的输入实现簇间分离，即同一簇内的每个Agent接收相同的输入，不同簇内的Agent接收不同的输入。此外，输入的无穷和的有界性可以保证轨迹的有界性。作为一个应用，我们采用了修改后的非贝叶斯社会学习模型来说明我们的结果的有效性。
2013-03-09 math.OC
Distributed Robust Dynamic Average Consensus with Dynamic Event-Triggered Communication
提出了一种基于全分布式动态事件触发通信的鲁棒动态平均一致性算法。动态平均一致性问题涉及一组网络化的智能体，估计个体智能体本地可用的动态参考信号的时变平均值。我们提出了一个渐近稳定的解决方案的动态平均共识问题，是强大的网络中断。由于这种强大的算法需要代理之间的持续通信，我们引入了一种新的动态事件触发的通信方案，以减少整体代理间的通信。结果表明，事件触发算法是渐近稳定的，没有Zeno行为。通过数值模拟验证了该算法的有效性。
2018-09-18 math.OC
Consensus-based Distributed Discrete Optimal Transport for Decentralized Resource Matching
最优输运已被广泛用于资源匹配中，以通过将源匹配到目标来提高资源使用的效率。然而，对于大规模问题，它需要大量的计算和存储空间。在本文中，我们采取了基于共识的方法分散离散最优输运问题，并开发了完全分布式算法与乘子的交替方向法。我们表明，我们的算法保证一定程度的效率和隐私，除了分布式的性质。通过研究线性效用函数下离散最优输运的原问题和对偶问题，我们进一步导出了原算法和对偶算法，并证明了它们之间的等价性。通过数值实验，验证了原算法和对偶算法的收敛性、在线适应性和等价性。我们的算法反映了源和目标之间的讨价还价的数量和价格的转移资源，并揭示了一个平均原则，可用于调节资源市场，提高资源效率。
2019-04-08 cs.DC math.OC
Modulus Consensus over Networks with Antagonistic Interactions and Switching Topologies
本文研究了具有对抗和合作交互的网络上的离散时间一致性问题。根据Altafini的工作[IEEE Trans. Automatic Control，58（2013），pp. 935- 946]，通过一对节点之间的对抗性交互更新它们的标量状态，我们的意思是一个节点接收另一个节点的相反状态，自然地，通过合作性交互，我们的意思是前者接收后者的真实状态。这里，成对通信可以是单向的或双向的，并且整个网络拓扑图可以随时间变化。引入模一致性的概念来刻画节点状态模一致的情形。证明了如果交换交互图对于单向通信是一致联合强连通的，或者对于双向通信是无限联合连通的，则可以实现模一致性.我们构造了一个反例来强调一个相当令人惊讶的事实，即交互图的准强连通性，即，图包含有向生成树，即使在固定拓扑下也不足以保证模一致性。最后，使用离散时间Kuramoto模型的仿真结果来说明收敛结果表明，所提出的框架是适用于一般的非线性节点动态的一类网络。
2016-04-19 math.OC
On Endogenous Random Consensus and Averaging Dynamics
基于Hegselmann-Krause模型在内生变化环境中的各种随机变化，我们提出了一个研究内生变化随机平均动态的一般框架，即平均动态，其演化受到随机性的历史依赖性源的影响。我们表明，在一般假设的平均动力学，这样的动态收敛几乎肯定。我们还确定了这种动态的极限行为，并表明这种动态承认无穷多个时变李雅普诺夫函数。
2014-01-14 math.OC math.PR
AB/Push-Pull Method for Distributed Optimization in Time-Varying Directed Networks
本文研究了嵌入时变有向通信网络中的代理系统的分布式最优化问题。每个代理都有自己的成本函数和代理合作，以确定全球决策，最大限度地减少所有个人的费用函数的总和。我们考虑所谓的推挽式基于梯度的算法（称为AB/推挽），同时采用行和列随机权重来跟踪最优决策和全局成本的梯度，同时确保共识和最优性。我们表明，该算法线性收敛到最优解时变有向网络的恒定步长时，代理的费用函数是光滑的，强凸的。该方法的线性收敛已在Saadatniaki等人（2020）中显示，其中行和列随机混合矩阵的多步一致收缩参数与底层图结构不直接相关，并且未提供步长值的显式范围。相对于Saadatniaki et al.（2020），这项工作的新颖性是双重的：（1）我们建立了行和列随机混合矩阵的一步一致收缩，收缩参数根据图直径和其他图属性显式给出;以及（2）根据费用函数、混合矩阵和图连通结构的性质，我们提供了步长值的显式上界。
2022-09-26 math.OC
A Nonlinear Perron-Frobenius Approach for Stability and Consensus of Discrete-Time Multi-Agent Systems
本文提出一种不依赖Lyapunov函数的非线性Perron-Frobenius方法，为次齐次保序映射的离散时间多智能体系统建立稳定性与一致性收敛条件，并通过示例验证有效性。
2019-07-24 cs.SY eess.SY math.OC
Achieving Optimal Output Consensus for Discrete-time Linear Multi-agent Systems with Disturbance Rejection
本文研究了离散时间线性多智能体系统在外部干扰下的最优输出一致性问题。每个代理被分配一个本地代价函数，这是只知道自己。分布式协议的目的是保证这些高阶代理的输出共识，同时最小化这些本地成本之和的总成本。为了克服高阶动力学和外部干扰带来的困难，我们开发了一种嵌入式设计，并建设性地提出了一种分布式规则来解决这个问题。所提出的控制包括三个方面：一个最佳的信号发生器下的有向信息图，一个基于补偿器，以拒绝这些干扰，和这些线性代理的参考跟踪控制器。它被证明解决了一些温和的假设制定的问题。数值例子也说明了我们提出的分布式控制法律的有效性。
2020-12-25 cs.SY eess.SY math.OC
Leader-following consensus for multi-agent systems with nonlinear dynamics subject to additive bounded disturbances and asynchronously sampled outputs (long version)
研究了一类具有不确定动态的Lipschitz非线性多智能体系统的领导-跟随一致性问题，其中每个智能体只在离散时刻传输其噪声输出，且与其邻居无关.建议的共识协议是基于一个连续离散时间观测器，它提供了一个连续的时间估计的状态的邻居从他们的离散时间输出测量，连同一个连续的控制律。利用李雅普诺夫方法对多智能体系统的稳定性进行了分析，并在调节参数和最大允许采样周期满足一定不等式的条件下，保证了多智能体系统的指数实际收敛性.所提出的协议进行了模拟的多智能体系统，其动态由蔡氏振荡器统治。
2020-07-02 math.DS math.OC
Consensus of Discrete-Time Linear Multi-Agent Systems with Observer-Type Protocols
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Peking University（北京大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
针对离散时间线性多智能体系统，提出基于邻居相对输出的观测器型协议，将共识问题转化为低维矩阵稳定性，并给出协议设计算法以实现有向拓扑下的共识。
2011-03-06 cs.SY eess.SY math.OC
Continuous-time consensus under persistent connectivity and slow divergence of reciprocal interaction weights
在本文中，我们提出了连续时间多智能体系统的共识的新结果。我们介绍了持久连接的相互作用图和缓慢的相互作用权重发散的假设。持久连通性可以被认为是离散时间共识协议中使用的最终连通性概念的对应物。相互作用权重的缓慢发散概括了切割平衡相互作用的假设。我们表明，在这两个假设下，连续时间共识协议成功：所有代理的状态渐近收敛到一个共同的值。此外，我们的证明使我们能够估计的收敛速率的共识。我们还提供了两个例子，使我们认为我们的假设都是严格的。
2012-11-06 math.OC
Equilibria and consensus in discrete-time opinion dynamics with mixed weighted-averaging and weighted-median mechanisms
Peking University（北京大学）
该研究针对结合加权平均与加权中位数更新的离散时间观点动力学模型，刻画其均衡性质，明确共识达成条件，揭示替换个体类型对共识的影响，并通过数值研究验证相关规律。
2026-10-14 cs.SY eess.SY math.OC
Assignability of dichotomy spectrum for discrete time-varying linear control systems
本文证明了离散时变线性控制系统的一致完全能控性蕴含着闭环系统的二分谱的任意可分配性。这个结果显著地加强了A中的结果。Babiarz et.李志华.离散时变线性系的极点配置理论.北京：机械工程出版社，2000，11（3）：100 - 100. 55（2017），no. 2，671-692关于离散时变线性控制系统的李雅普诺夫谱的任意可分配性。
2019-08-12 math.OC
Exponential Consensus through Z-Control in High-Order Multi-Agent Systems
本文提出Z控制策略，用于实现高阶多智能体系统的指数一致性，通过理论分析和实验验证其在不同交互模式下的鲁棒性和灵活性。
2025-11-25 math.OC
Stability of continuous-time distributed consensus algorithms
研究了系统矩阵为Metzler且行和为零的连续时间线性时变系统的稳定性。这类系统在分布式判定问题、协调和会合任务以及同步问题的背景下自然出现。平衡集包含具有相同状态分量的所有状态。我们提出了充分条件，保证一致指数稳定的平衡集，这意味着所有的状态分量收敛到一个共同的值，随着时间的增长无界。此外，它表明，这种收敛结果是强大的相对于一个任意的延迟，只要延迟只影响非对角项的微分方程。
2004-09-01 math.OC
DiscreteCommunication and ControlUpdating in Event-Triggered Consensus
Tongji University（同济大学）；Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems（上海智能自主系统研究院）；Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Yangtze Delta Region Academy of Beijing Institute of Technology（北京理工大学长三角研究院）；Peking University（北京大学）
本文研究了一致性控制问题面临的三个基本要求，即，离散控制更新的每个代理，离散时间相邻代理之间的通信，以及完全分布式的方式，控制器的实现，而不需要任何全局信息的整个网络拓扑。现有的相关结果最多只能满足一个或两个需求是不适用的，在本文中，我们建立了一个新的框架来解决离散通信和控制的完全分布式共识问题。在这个框架中的第一个关键点是控制器的设计，只更新在离散事件的时刻，不依赖于全局信息，通过引入时变增益的启发自适应控制技术。另一个关键点是新的动态触发功能，是独立于相邻代理之间的相对信息的发明。在此框架下，我们提出了无向图的完全分布式状态反馈事件触发协议，并进一步研究了输出反馈控制和有向图的更复杂情况.最后，数值例子验证了所提出的事件触发协议的有效性。
2022-10-26 cs.AI cs.SY eess.SY
A Finite-Time Algorithm for the Distributed Tracking of Maneuvering Target
本文提出了一种新的分布式算法，用于跟踪机动目标的方位或到达方向测量的网络传感器阵列收集。所提出的方法是建立在动态平均共识算法，它允许一个网络组的代理（节点），以达到共识的一组本地时变信号的全球平均分布的方式。由于所提出的动态平均一致性算法对应的平均一致性误差在有限时间内收敛到零，因此所提出的分布式算法保证了跟踪误差在有限时间内收敛到零.通过数值模拟验证了该算法的有效性。
2020-01-30 math.OC
Projection-based discrete-time consensus on the unit sphere
Lund University（隆德大学）
本文提出了一种基于投影的离散时间共识算法，用于单位球上的分布式协调，证明了算法的收敛性和稳定性，以及共识点的唯一性。
2026-01-16 cs.SY eess.SY math.OC
Consensus and synchronization in discrete-time networks of multi-agents with stochastically switching topologies and time delays
Fudan University（复旦大学）；Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences（马克斯·普朗克科学促进部数理研究所）；Santa Fe Institute for the Sciences of Complexity（圣塔菲复杂性科学研究所）
针对时变拓扑和时滞的多智能体网络，研究一致性算法的稳定性，证明在自环无延迟条件下网络达到一致，在自环有延迟且满足特定整数模式时算法可能同步到周期轨迹。
2011-02-25 cs.SY eess.SY math.DS
Distributed Optimal Output Consensus Control of Heterogeneous Multi-Agent Systems with Safety Constraints
本文提出一种动态分布式最优安全一致性协议，通过决策层扩展约束集投影优化与控制层收缩安全集参考跟踪相结合，在无需目标或梯度先验知识且仅需传输零点条件的温和假设下，同时实现异构多智能体系统的安全约束与输出最优一致性。
2024-01-11 math.OC
A necessary and sufficient condition for discrete-time consensus on star boundaries
Lund University（隆德大学）
本文提出了一种关于离散时间在星形边界上达成一致的必要且充分条件，并展示了其在强连通有向图中的应用及线性收敛特性。
2026-02-03 cs.SY eess.SY math.OC
Decentralized Event-Triggered Consensus over Unreliable Communication Networks
本文研究了不可靠通信信道上分布式事件触发的一致性问题。通信是不可靠的，因为从一个代理到其邻居的广播信道可以丢弃事件触发的信息分组，其中发送代理不知道没有接收到分组，并且接收代理不知道所发送的分组。另外，成功到达其目的地的分组可能遭受时变通信延迟。在本文中，我们考虑了有向图，我们也放松了一致性的数据包丢失和延迟。放松一致性意味着由一个代理广播的数据包的延迟和丢失对于每个接收节点可以是不同的。我们表明，即使在这种具有挑战性的情况下，代理可以达到共识渐近，同时减少传输的测量建议的事件触发的共识协议的基础上。此外，获得了正的事件间时间，这保证了芝诺行为不会发生。
2015-11-24 math.OC
Distributed Finite Time Termination of Consensus in the Presence of Delays
线性一致性迭代保证渐近收敛，从而限制了它们在需要实时使用一致性值来执行系统级任务的应用中的适用性。它还导致电力和通信资源的浪费。在这篇文章中，提出了一种算法，使每个节点以分布式的方式和有限的迭代次数进行检测，当网络中的每个代理都在用户指定的共识值（近似共识）的阈值内时，从而终止与共识迭代相关的进一步通信和计算。本文开发了一种分布式算法，以实现这种近似的共识存在随机时变有界通信延迟。此外，文章实例化的算法开发，以分布式确定代理在有限数量的迭代初始值的平均值。具体而言，该算法依赖于分布式确定代理持有的值的最大值和最小值。这里提出的方法提供了几个优点，包括降低计算复杂性，因此，适合于硬件实现。Raspberry-Pi代理的实验测试床，无线通信的邻居作为一个平台，以证明所开发的算法的有效性。
2017-06-21 math.OC
Tight estimates for convergence of some non-stationary consensus algorithms
本文主要研究一类离散多智能体系统的一致收敛速度估计问题。在这里考虑的系统中，互连图的拓扑结构和弧的权重都允许作为时间的函数而变化。在一定的生成树结构是保持沿时间的假设下，一些非零的最小重量的信息传递沿这棵树是保证，收缩率的估计。后者被明确表示为依赖于树深度和权值的下界的某个矩阵的谱半径。
2007-06-05 math.OC
Modulus consensus in discrete-time signed networks and properties of special recurrent inequalities
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；ITMO University（ITMO大学）；Institute for Problems of Mechanical Engineering of Russian Academy of Sciences (IPME RAS)（俄罗斯科学院机械问题研究所）；University of Groningen（格罗宁根大学）
本文研究了离散时间带符号网络中模数一致性的现象，揭示其与特殊递归不等式解的收敛性之间的关系，并探讨了其在分布式优化算法和子随机矩阵Schur稳定性中的应用。
2017-03-20 cs.MA cs.SY eess.SY
Distributed design of deterministic discrete-time privacy preserving average consensus for multi-agent systems through network augmentation
平均一致性协议在分布式系统和决策中发挥着核心作用，如分布式信息融合，分布式优化，分布式估计和控制。这些协议的一个关键优点是，代理交换和透露他们的状态信息只给他们的邻居。然而，在代理的状态包含敏感信息的情况下，它可能会引起隐私问题。在本文中，我们提出了一种新的（无噪声）隐私保护分布式算法的多智能体系统，以达到平均共识。算法的主要思想是每个代理运行具有精心制作的结构和动态的（小）网络以形成网络的网络（即，新创建的网络之间的连接以及它们关于初始网络连接的互连）。再加上重新加权的动态参数指示代理间的动态和初态，我们表明，它是可能的，以确保每个节点的值收敛到原始网络的共识值。此外，我们表明，在温和的假设下，它是可能的工艺动态，使设计可以实现分布式的方式。最后，我们用例子说明了所提出的算法。
2021-12-18 cs.CR cs.MA math.OC
A Slow-Fast Stochastic Framework for Zeroth-Order Distributed Time-Varying Optimization
Sichuan University（四川大学）
研究仅用零阶信息的随机多智能体系统分布式时变优化，构建慢-快随机框架，引入辅助变量和快速子系统生成梯度估计，慢子系统进行优化和一致性，分析收敛性并通过模拟验证，建立界表征参数等对跟踪性能的影响。
2026-07-17 math.OC
Finite-time stability and stabilization of linear discrete time-varying stochastic systems
研究了带乘性噪声的线性离散时变随机系统的有限时间稳定性和镇定问题。首先，利用状态转移阵方法给出了系统有限时间稳定的充要条件。其次，基于矩阵不等式和线性矩阵不等式（LMI），将李雅普诺夫函数方法推广到离散时变随机系统的有限时间稳定性和镇定性研究中，以便在Matlab中使用LMI方法。两个数值例子说明了所提出的结果的有效性。
2018-06-22 math.OC
