Performance Constrained Distributed Event-triggered Consensus in Multi-agent Systems
本文提出了一种分布式事件触发一致性方法，用于线性多智能体系统，保证收敛速率、抗控制增益不确定性以及设计参数的帕累托最优性，即事件触发阈值（ET）和控制增益。通过将事件触发一致性问题转换为等效系统的稳定性问题，并利用Lyapunov稳定性定理将性能约束纳入其中，采用近似线性标量化方法，通过求解凸约束优化问题同时设计ET和控制增益，无需全局信息即可局部优化。通过实验多智能体系统的仿真验证了所提方法的有效性。
2019-06-13 cs.SY eess.SY
Leader-following Consensus over Jointly Connected Switching Networks is Achievable for Exponentially Unstable Linear Systems
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
本文提出在联合连接切换网络上，指数一致性的实现对于一般线性多智能体系统，即使系统矩阵指数不稳定也是可能的，突破了传统限制。
2026-03-19 cs.MA cs.SY eess.SY
Resilient and constrained consensus against adversarial attacks: A distributed MPC framework
本文提出一种分布式MPC框架，通过检测对抗攻击并优化控制变量，在(F+1)-鲁棒网络下实现一般线性约束多智能体系统的弹性共识，放宽了传统(2F+1)-鲁棒要求。
2023-11-10 cs.SY eess.SY
Robust Constrained Consensus and Inequality-constrained Distributed Optimization with Guaranteed Differential Privacy and Accurate Convergence
本文协同设计分布式优化与差分隐私噪声机制，提出可在无限迭代下保证精确收敛和 ε-差分隐私的不等式约束优化算法，并给出隐私约束一致性算法。
2024-04-02 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
Non-Ergodic Convergence Algorithms for Distributed Consensus and Coupling-Constrained Optimization
本文提出非平稳收敛算法用于分布式共识与耦合约束优化，通过线性化乘子法实现非平稳次线性收敛速率，并在经济调度问题中验证了算法的有效性。
2025-11-24 cs.MA cs.SY eess.SY
Robust Consensus for Multi-Agent Systems Communicating over Stochastic Uncertain Networks
Peking University（北京大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
研究多智能体在不确定通信网络中实现鲁棒一致性的方法，通过分析网络同步性、系统动态不稳定性和通道不确定性，设计基于修改代数黎卡提方程的协议以实现均方一致性。
2017-03-29 cs.SY eess.SY
Consensus of Homogeneous Agents with General Linear Dynamics under Switching Communication Networks
研究了一类多智能体系统（MAS）的同步/一致性问题，其中智能体的动态特性是线性的，通信网络在连通拓扑之间任意切换.该方法使用一个特殊结构的增益矩阵的动态补偿器为每个代理。在合理的条件下，该方法确保在增益足够大时达成共识。这一结果适用于一般的线性系统，包括代理人有重复的不稳定特征值的情况。建议的控制器结构可以被看作是一个特殊的情况下，现有的MAS控制器结构，但提供的共识条件比现有的结果更简单，特别是当网络之间的连接图切换的情况下。该作品展示了它的应用程序的三个通信设置：固定图，无向和连通图之间的切换和有向和连通图之间的切换。最后给出了一个例子来说明结果。
2022-11-23 cs.SY eess.SY
Resilience for Distributed Consensus with Constraints
本文针对拜占庭攻击下的带约束分布式共识问题，提出基于$(γ_i,α_i)$-弹性凸组合的新方法，给出满足指数收敛的冗余条件，并通过仿真和多智能体学习示例验证有效性。
2023-12-17 cs.SY eess.SY
Interval Consensus for Multiagent Networks
Linköping University（林雪平大学）；The Australian National University（澳大利亚国立大学）；Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文研究了多智能体网络中区间共识问题，提出了一种分布式算法，证明当智能体区间交集非空时，共识值收敛于交集内；当交集为空时，通过布劳威尔不动点定理证明存在至少一个平衡点，并探讨了稀疏图中唯一全局吸引均衡点的条件。
2018-02-04 cs.SY eess.SY
Decentralized optimization over noisy, rate-constrained networks: Achieving consensus by communicating differences
在分散优化中，网络中的多个节点协作以最小化它们的局部损失函数之和。此任务所需的节点之间的信息交换通常受到网络连接的限制。我们考虑一种设置，其中节点之间的通信受到以下两个因素的阻碍：（i）对任何节点发送的信号的有限速率约束，以及（ii）破坏任何节点接收到的信号的加性噪声。我们提出了一种新的算法：分散式懒惰镜像下降与差分交换（DLMD-DiffEx），它保证收敛的局部估计的最优解在给定的通信约束下。DLMD-DiffEx的一个显著特征是引入了由节点维护的附加代理变量，以考虑由于信道噪声和速率约束而导致的估计中的不一致。收敛到最优解是通过让节点迭代地交换这些分歧项直到达成共识来实现的。为了防止这种交换过程中的噪声积累，DLMD-DiffEx依赖于两个序列;一个控制传输信号的功率，另一个确定共识速率。我们对这两个序列的设计提供了清晰的见解，突出了共识率和噪声放大之间的相互作用。我们调查的DLMD-DiffEx的性能，无论是从理论的角度来看，以及通过数值评估。
2021-10-06 cs.SY eess.SY math.OC
One-bit consensus of controllable linear multi-agent systems with communication noises
本文针对具有通信噪声的可控线性多智能体系统，提出一种结合一比特通信协议与带估计和衰减步长共识控制器的算法，并利用组合Lyapunov函数证明其在固定及Markovian切换拓扑下均能以迭代次数倒数速率实现均方共识。
2025-03-13 cs.SY eess.SY
A Robust Distributed Model Predictive Control Framework for Consensus of Multi-Agent Systems with Input Constraints and Varying Delays
研究了具有输入约束和有界时变通信时滞的一般线性离散多智能体系统的一致性问题。我们提出了一个强大的分布式模型预测控制（DMPC）的共识协议，集成了离线的共识设计和在线DMPC优化，以发挥各自的优势。更准确地说，每个代理都配备了一个离线共识协议，这是先验设计的，取决于它的近邻的估计状态。此外，由于不精确的邻近信息随着时间的推移传播的估计误差被证明有界的温和的技术假设下，在此基础上，一个强大的DMPC策略是故意设计，以实现强大的共识，同时满足输入约束。此外，它表明，与适当设计的代价函数和约束条件，相关的优化问题的可行性，可以递归地确保。在有界变时滞条件下，我们进一步给出了约束MAS的一致收敛结果。最后，通过两个算例验证了分布式一致性算法的有效性.
2022-09-19 cs.SY eess.SY
Distributed Constrained Optimization by Consensus-Based Primal-Dual Perturbation Method
National Taiwan University of Science and Technology（台湾科技大学）；University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）
本文提出基于共识的分布式对偶扰动算法，用于解决具有耦合全局成本函数和不等约束的一般优化问题，能处理光滑和非光滑约束，证明算法收敛性，并通过智能电网需求响应控制问题验证性能。
2013-11-06 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Neurodynamics-Based Backstepping Optimal Control for Robust Constrained Consensus of Underactuated Underwater Vehicles Fleet
University of Guelph（圭尔夫大学）；McMaster University（麦克马斯特大学）
针对三维欠驱动UUV编队的鲁棒约束编队跟踪问题，提出分层的分布式最优协调协议与基于神经动力学的鲁棒反步控制器，并证明未知扰动下状态一致最终有界。
2023-08-18 cs.AI cs.RO cs.SY
Consensus Tracking of Perturbed Open Multi-Agent Systems with Repelling Antagonistic Interactions
Tongji University（同济大学）
针对开放多智能体系统在迁移引起的非消失扰动和排斥对抗交互下的一致性跟踪问题，通过将系统建模为受扰多模式多维系统并扩展其稳定性理论，证明了在满足分段平均驻留时间和激活时间比条件下可实现最终有界一致性跟踪。
2026-08-11 cs.SY eess.SY
A Proximal Dual Consensus ADMM Method for Multi-Agent Constrained Optimization
National Taiwan University of Science and Technology（台湾科技大学）
本文提出一种新的分布式优化方法，通过将凸优化问题中的多面体约束作为惩罚项处理，提高了求解效率，并分析了其收敛性。
2014-09-11 cs.SY eess.SY math.OC
Model-Free Dynamic Consensus in Multi-Agent Systems: A Q-Function Perspective
针对临界稳定或不稳定同质多智能体系统的动态一致性难题，论文借助Q函数与合成LQR将增益设计转化为数据驱动SDP，并提出兼顾可行性、收敛速率、鲁棒性与能效的无模型算法。
2025-10-20 cs.SY eess.SY
Guaranteed Performance Leader-follower Control for Multi-agent Systems with Linear IQC-Constrained Coupling
The University of New South Wales at the Australian Defence Force Academy（新南威尔士大学澳大利亚国防军学院）
针对具有线性积分二次约束耦合的多智能体系统，提出一种基于邻居状态和领航者状态的共识型控制协议，通过坐标变换转化为分散鲁棒控制问题，得到保证系统跟踪领航者的充分条件并给出次优性能界。
2013-03-11 cs.SY eess.SY
From Consensus to Robust Clustering: Multi-Agent Systems with Nonlinear Interactions
本文提出了一种理论框架，用于分析多智能体系统中从共识到稳定聚类的过渡，并通过鲁棒性分析验证了其在社交网络中的有效性。
2025-11-26 cs.SY eess.SY
Average Consensus with Dynamic Quantization Framing and Finite-Time Termination over Limited-Bandwidth Directed Networks
University of Cyprus（塞浦路斯大学）；University Campus Bio-Medico of Rome（罗马生物医学大学城）；The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文提出PP-ACDC算法，在有限带宽有向网络中实现精确平均一致性，通过动态量化框架和有限时间终止机制，确保高效且精确的通信效率。
2025-12-31 cs.SY eess.SY
Consensus-based Distributed Optimization Enhanced by Integral Feedback
受积分反馈思想的启发和支持，提出了一种求解局部线性约束凸优化问题的多智能体网络分布式常数增益算法.假设智能体之间的相互作用是由一个无向图，该算法能够实现最优解的指数收敛速度。此外，该算法继承了积分反馈的优点，对通信带宽有较好的要求，对干扰具有较好的鲁棒性。通过解析证明和数值模拟验证了所提出的分布式算法在求解约束最优化问题中的有效性。
2021-11-17 cs.SY eess.SY math.OC
Secure distributed filtering for unstable dynamics under compromised observations
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文研究了在有界噪声和不稳定动态下，受篡改观测的线性时不变系统的安全分布式滤波问题。提出了一种递归分布式滤波器，包含两个部分：一部分采用饱和-like方案，当创新太大时提供小增益；另一部分是邻近代理之间状态估计的一致操作。建立了估计误差有界的充分条件，该条件与网络拓扑、系统结构和最大被篡改代理子集相关。进一步提供了等价陈述，连接到集中化框架中的2s-稀疏可观测性，使得充分条件可行。最后通过数值模拟验证了所开发的结果。
2019-03-18 cs.SY eess.SY
Consensus Networks over Finite Fields
University of California, Santa Barbara（加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校）
针对有限内存、计算和通信能力的智能体网络，提出有限域上的共识动力学，给出收敛的充要条件，并设计网络合成方法，应用于分布式平均和姿态估计。
2013-01-19 cs.SY eess.SY 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
Fully Distributed Adaptive Consensus Approach for Economic Dispatch Problem
Vidya Pratishthan’s Kamalnayan Bajaj Institute of Engineering & Technology（Vidya Pratishthan's Kamalnayan Bajaj 工程与技术学院）；IIT Delhi（德里印度理工学院）；National Institute of Technology Rourkela（鲁尔克拉国家技术学院）
本文提出一种基于多智能体分布式共识策略的新型经济调度方法，通过自适应耦合权重机制提升收敛性和鲁棒性，实现发电机增量成本一致化以优化发电分配。
2026-03-14 cs.SY eess.SY
Safety Constrained Multi-UAV Time Coordination: A Bi-level Control Framework in GPS Denied Environment
无人机（UAV）在GPS拒绝环境中遭受传感器漂移，这可能导致安全问题。为避免多无人机系统在完成时间要求严格的协调任务时出现不可容忍的传感器漂移，提出了一种安全约束的双层控制框架。第一级是时间关键协调级，其实现协调状态的一致性并提供作为协调状态的函数的虚拟目标。第二层是安全关键控制层，其设计为跟踪虚拟目标，同时在路径重新规划层调整被攻击的UAV以支持弹性状态估计。特别地，基于多无人机协同任务，通过提出的一致性协议算法，时间关键协调级框架生成虚拟目标的期望速度和位置剖面。安全关键控制级别能够使每个UAV遵循其分配的路径，同时检测攻击，弹性地估计状态，并在逃逸时间内将UAV驱动到欺骗设备的有效范围之外。通过对三无人机系统的数值仿真，验证了所提出的安全约束双层控制框架的有效性。
2020-05-19 cs.MA cs.SY eess.SY
A Passivity Analysis for Nonlinear Consensus on Digraphs
针对有向图网络系统的非线性输出一致问题，提出子流形约束无源性与补偿定理，实现任意图和任意无源智能体下的收敛保证。
2025-08-29 cs.SY eess.SY math.OC
REDCHO: Robust Exact Dynamic Consensus of High Order
本文讨论了多智能体系统中当期望的一致性数量是时变信号时的平均一致性问题。最近，EDCHO协议利用高阶滑动模式来在受限的初始条件集合下实现精确共识，限制了其对静态网络的适用性。在这项工作中，我们提出了REDCHO，以前的协议，这是强大的初始条件不匹配的扩展，使其适合使用的情况下，连接和断开代理是可能的。该协议的收敛性能进行了正式的探讨。最后，我们的建议的有效性和优势与具体的仿真例子显示的好处，REDCHO对其他方法在文献中。
2022-05-25 cs.MA cs.SY eess.SY
Robust and Efficient Average Consensus with Non-Coherent Over-the-Air Aggregation
针对无线多智能体系统中非相干空中聚合引入偏差的问题，本文将平均共识建模为分布式优化问题，提出基于去中心化投影梯度下降的鲁棒算法，并结合功率控制与接收缩放机制，实现无偏且更快的平均共识。
2025-04-08 cs.IT cs.SY eess.SP
A Distributed Primal-Dual Method for Constrained Multi-agent Reinforcement Learning with General Parameterization
School of ECE, College of Engineering, University of Tehran（德黑兰大学工程学院电气与计算机工程学院）；School of Computer Science, Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM)（基础科学研究所计算机学院）
本文提出了一种分布式方法，解决约束多智能体强化学习问题，通过局部信息估计拉格朗日乘数，实现完全去中心化的在线学习，分析算法收敛性及近似解的最优性。
2026-05-07 cs.SY eess.SY
Distributed Koopman Operator Learning from Sequential Observations
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Politecnico di Milano（米兰理工大学）
本文提出一种分布式Koopman算子学习框架，通过多智能体的序列观测建模未知非线性动力学，利用通信图实现指数共识，支持异步和资源受限的传感环境。
2026-02-02 cs.SY eess.SY
On the Internal Stability of Diffusively Coupled Multi-Agent Systems and the Dangers of Cancel Culture
本文研究扩散耦合多智能体系统的内部稳定性，推导得出该类控制器无法稳定含共有不稳定动力学智能体的条件，指出其内在动力学抵消机制解释了相关协议受扰动时的不良表现。
2023-05-09 cs.SY eess.SY math.OC
Multi-Agent Maximization of a Monotone Submodular Function via Maximum Consensus
约束子模集函数最大化问题经常出现在可行集离散的多智能体决策问题中。一个突出的例子是多代理移动传感器放置在一个离散域的问题。然而，子模集函数最优化问题是NP-难的。在本文中，我们考虑了一类次模最优化问题，其中包括最大化的单调和次模集函数的一致拟阵约束下的一组网络代理，通信连接的无向图。我们的目标是获得一个分布式的次优多项式时间算法，使每个代理，以获得其各自的政策，通过本地与邻近的代理。我们的解决方案是一个完全分布式的基于梯度的算法，使用多线性扩展的子模块集函数，并利用最大的共识计划。该算法的结果是，当团队目标函数在最坏情况下评估时，目标函数值在最优解的$1-1/e-O(1/T)$中。一个例子证明了我们的结果。
2020-11-30 cs.DC cs.SY eess.SY
Distributed Kalman--Consensus Filtering with Adaptive Uncertainty Weighting for Multi-Object Tracking in Mobile Robot Networks
本文提出了一种自适应不确定性加权的分布式卡尔曼-一致性滤波器，用于改进移动机器人网络中多目标跟踪的鲁棒性，通过动态调整邻居信息影响以减少不可靠数据的影响。
2026-03-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Distributed Resilience-Aware Control in Multi-Robot Networks
University of Michigan（密歇根大学）
针对多机器人系统中异常智能体导致的弹性共识难题，提出一种基于控制屏障函数的分布式控制律，仅用局部信息在时变网络中同时保证弹性共识与碰撞避免，并通过仿真验证。
2025-09-10 cs.RO cs.SY eess.SY
Network Aggregative Games and Distributed Mean Field Control via Consensus Theory
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文研究了网络聚合博弈模型，提出分布式算法以实现纳什均衡，并结合共识理论实现分布式均场控制，同时扩展了意见动态和智能建筑需求响应模型。
2015-06-25 cs.GT cs.MA cs.SI
