History Data Driven Distributed Consensus in Networks
分布式共识协议中的权重关联量化了网络中代理对其邻居的信任。在这样的网络系统中的一个重要问题是相邻代理之间的信任估计的不确定性，加上错误地将错误的信任量与不同的相邻代理相关联所产生的损失。我们引入了一种概率方法，它使用网络中收集的历史数据，以确定每个代理之间的信任程度。具体来说，使用邻居之间的共享数据的有限历史，我们得到一个配置，它代表了每个邻居代理的可信度的置信度估计。最后，我们提出了一个历史数据驱动（HDD）的分布式共识协议，该协议将计算出的配置数据转换为权重，用于共识更新。在分布式共识设置的背景下使用历史数据的方法标志着我们的论文的新颖贡献。
2022-02-18 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
Novel Nussbaum-Type Function based Safe Adaptive Distributed Consensus Control with Arbitrary Unknown Control Direction
现有的基于Nussbaum函数的多智能体系统的一致性方法需要（部分）相同的未知控制方向的所有智能体，并导致危险的戏剧性的控制冲击。本文提出了一种新的饱和Nussbaum函数来放宽这些限制，并提出了一种基于Nussbaum函数的控制方案的一致性问题的多智能体系统与任意不相同的未知控制方向和安全的控制进程。首先，提出了一种新型的具有不同频率的Nussbaum函数的饱和时间延长函数的形式，它提供了一个更平滑和更安全的控制过程的瞬态性能。此外，新的Nussbaum函数被用来设计分布式自适应控制算法的线性参数化多智能体系统，以实现平均共识合作没有戏剧性的控制冲击。然后，在无向连通通信拓扑下，证明了闭环系统的所有信号都是有界的且渐近收敛的。最后通过两个算例验证了该方法的有效性和优越性，并与传统的Nussbaum方法进行了比较。
2022-01-24 cs.SY eess.SY
Fully distributed consensus control for stochastic multi-agent systems under undirected and directed topologies
China University of Geosciences（中国地质大学）；Hubei Key Laboratory of Advanced Control and Intelligent Automation for Complex Systems（复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室）
本文针对随机一致性控制的完全分布式协议设计，首次在无向和有向拓扑下建立了路径依赖且高度非线性闭环系统的存在性和唯一性，提出统一的分布式协议保证均方和几乎确定一致性，并改进协议提升收敛速度，提供指数收敛率的显式估计。
2026-03-31 cs.SY eess.SY
Distributed Average Consensus under Quantized Communication via Event-Triggered Mass Splitting
本文研究了具有定向通信链路的多智能体系统中的分布式平均一致性问题。分布式平均共识的目标是让每个节点与某个初始值相关联，以获得这些初始值的平均值（或接近平均值的某个值）。在本文中，我们提出并分析了一种分布式平均算法，该算法仅使用量化值（具体而言，相邻代理之间存储，处理和交换的信息受到确定性统一量化）并依赖于事件驱动的更新（例如，以减少能量消耗、通信带宽、网络拥塞和/或处理器使用）。我们所提出的分布式平均协议的特性，说明其操作与一个例子，并表明其执行，任何时不变的和强连接的有向图，将允许所有代理达到，在有限的时间内，一个共同的共识值，等于量化平均。我们的结论与现有的量化平均共识算法，说明所提出的算法的性能和潜在的优势进行比较。
2019-07-23 cs.SY eess.SY
Multi-agent Optimal Consensus with Unknown Control Directions
研究了一类控制方向未知的异质高阶智能体的最优一致性问题。与已有的一致性结果相比，进一步要求一致点是某个分布式最优化问题的最优解。为了解决这一问题，我们首先为每个智能体增加一个最优信号发生器，以重现给定分布式最优化问题的全局最优点，然后通过为这些增强的智能体开发自适应跟踪控制器来完成全局最优一致性设计.此外，我们提出了一个扩展时，只有实时梯度。在这两种情况下，所有代理的轨迹被证明是明确的，并达到预期的共识的最佳点。两个数值例子验证了我们的算法的有效性。
2020-07-25 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Consensus of Linear Multi-Agent Systems with Switching Directed Topologies
Southeast University（东南大学）；The University of New South Wales Canberra at the Australian Defence Force Academy（澳大利亚国防军学院新南威尔士大学堪培拉校区）
本文研究线性多智能体系统在切换定向通信拓扑下的分布式一致性问题，通过线性变换将问题转化为切换线性系统的稳定性问题，推导出充分一致性条件，并通过数值模拟验证结果。
2014-09-19 cs.SY eess.SY
Stochastic Average Consensus Filtering and Distributed State Estimation for Boolean Control Networks
School of Mathematics, Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学数学学院）；School of Computing and Artificial Intelligence, Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学计算机与人工智能学院）
针对布尔控制网络集中式估计的缺陷，本文结合概率测度变换等方法提出分布式随机平均共识滤波器，证明其收敛性，实现基于局部通信的全局状态估计。
2026-07-31 cs.SY eess.SY
Distributed Model Predictive Control for Optimal Consensus of Constrained Heterogeneous Multi-agent Systems
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；The University of Hong Kong（香港大学）；HKU Shenzhen Institute of Research and Innovation（香港大学深圳研究院创新）；Beihang University（北京航空航天大学）；Peking University（北京大学）
本文针对约束异构多智能体系统，在MPC框架下同时优化控制输入序列与一致性平衡点，开发分布式原始-对偶算法并建立终端条件，经数值仿真验证了所提分布式最优一致性控制方法的有效性。
2026-08-31 cs.SY eess.SY
A Round-Robin Type Protocol for Distributed Estimation with $H_\infty$ Consensus
UNSW Canberra at the Australian Defence Force Academy（新南威尔士大学堪培拉校区（澳大利亚国防军学院））；Tel-Aviv University（特拉维夫大学）
本文研究了网络中存在有向拓扑的连续时间观测器分布式鲁棒估计问题，通过轮换规则在离散时间实例上进行节点交互，提出保证观测器间子最优 $H_\infty$ 一致性的充分条件。
2014-05-08 cs.SY eess.SY
Distributed control of multi-consensus
我们考虑的问题，转向多代理系统的多共识，即一个制度，其中代理群体同意一个给定的值，这可能是不同的组到组。我们首先解决这个问题，通过使用分布式比例控制器，实现额外的链接在网络中建模代理之间的通信协议，并介绍了一个程序，它们的最佳选择。单积分器和二阶动态的情况下被考虑和多共识状态的稳定性进行了研究，最终提供的控制器的增益的条件。然后，我们扩展到控制器的方法，无论是添加或删除链接的原始结构，最终保持弱连通性的结果图。
2021-02-18 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Observer-Based Fixed-Time Consensus Control for Uncertain Nonlinear Multiagent Systems with Unknown States
针对具有未知状态的不确定非线性多智能体系统，本文提出一种结合改进调节函数、Lyapunov函数、事件触发策略、输出反馈观测器和RBF神经网络的事件触发观测器固定时间一致性控制方法，消除了Zeno行为并通过仿真验证了有效性。
2024-12-31 cs.SY eess.SY
A Brief Tutorial on Consensus ADMM for Distributed Optimization with Applications in Robotics
该文为分布式优化领域的一致性ADMM简明教程，推导算法并关联相关经典方法，还展示了其在多机器人/多智能体轨迹优化中的应用，可为机器人领域的分布式优化问题提供方法参考。
2024-10-02 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Finite-Horizon Optimal Control for Consensus with Differential Privacy Guarantees
本文提出一种分布式有限时域LQR框架，通过注入依赖一致性误差的拉普拉斯噪声和时变缩放因子，在保护多智能体系统敏感权重矩阵的同时实现严格ε-差分隐私，并解析了精度与隐私的权衡。
2025-09-15 cs.SY eess.SY
Reciprocity of Algorithms Solving Distributed Consensus-Based Optimization and Distributed Resource Allocation
本文的目的是提出一个程序来获得分布式算法的分布式共识为基础的优化，通过使用分布式算法的网络资源分配，反之亦然交换网络/无同步协议。结果表明，一阶梯度分布式基于共识的优化算法可以用来找到一个最优解的分布式资源分配与同步协议下较弱的假设下，在文献中给出的非切换（静态）网络。结果表明，一阶梯度分布式资源分配算法可以用来找到一个最优解的分布式共识为基础的优化。本文的结果可应用于时变随机有向网络，无论有无同步协议，其初始化都是任意的。因此，现在可以使用几种算法来推导基于共识的优化和资源分配的分布式算法，这可以克服现有结果的局限性。虽然本文的重点是一阶梯度算法，但应注意的是，结果也适用于二阶梯度算法。
2022-08-02 cs.SY eess.SY math.OC
Extended Version of "Distributed Adaptive Resilient Consensus Control for Uncertain Nonlinear Multiagent Systems Against Deception Attacks"
针对传感器与执行器同时遭受欺骗攻击的不确定非线性多智能体系统，提出基于 Nussbaum 函数、有限时间参考系统和局部误差动态增益的自适应反步弹性一致性控制，实现有限时间误差收敛且残差集可调。
2025-06-09 cs.SY eess.SY
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
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
Mathematical Programs for Belief Propagation and Consensus
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本文提出基于图模型的分布式贝叶斯假设检验方法，解决分布式推理中的收敛性、可扩展性及通信约束问题。
2015-01-19 cs.SY eess.SY
Local Average Consensus in Distributed Measurement of Spatial-Temporal Varying Parameters: 1D Case
University of Toronto（多伦多大学）；Australian National University（澳大利亚国立大学）；NICTA Ltd（国家信息通信技术中心有限公司）；Shandong Computer Science Center（山东省计算中心）；School of Electrical and Information Engineering, University of Sydney（悉尼大学电气与信息系统工程学院）；National ICT Australia (NICTA)（澳大利亚国家信息通信技术中心）
本文研究了在分布式传感器网络中，针对具有空间和时间变化参数的局部平均共识问题，提出两种计算方法以提高测量精度和鲁棒性。
2013-08-30 cs.SY eess.SY
Distributed computation of fast consensus weights using ADMM
我们考虑的问题，实现多个代理之间的平均共识，其中代理间的通信网络描绘的图形。我们考虑离散时间的共识协议，每个代理更新其值作为自己的值和邻居的加权平均值。给定一个图，已知存在一组“最优权重”，使得代理以最优收敛速度渐近地达到平均共识。然而，现有的方法需要整个图的知识来计算这些最优权重。我们提出了一种方法，每个代理本地计算其最佳权重集，即，每个代理只需要知道谁是它的邻居。该方法是通过求解矩阵范数最小化问题的线性约束，在分布式的方式使用交替方向乘法（ADMM）。我们用数值例子说明我们的结果，并比较我们的方法与现有的方法称为大都市的权重，这也是本地计算。
2021-11-28 cs.SY eess.SY
Convergence Speed in Distributed Consensus and Control
研究分布式迭代算法在共识和平均问题中的收敛速度，提出固定拓扑下的最优算法和时变拓扑下的多项式时间平均算法。
2009-01-14 cs.SY eess.SY math.OC
Minimum-Energy Distributed Consensus of Uncertain Agents
School of Engineering and IT, UNSW Canberra（新南威尔士大学堪培拉工程学院与信息技术学院）；Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne（墨尔本大学电气与电子工程系）
本文提出了一种共识算法，用于多智能体系统，每个智能体可获取其自身和邻近状态的不完美测量。算法在确定性干扰下提供最小能量估计，以实现一致性。算法在无干扰时指数收敛，且在有界连续干扰下性能也得到研究。
2014-09-19 cs.SY eess.SY
Distributed Quantized Average Consensus in Open Multi-Agent Systems with Dynamic Communication Links
本文研究具有动态通信链路的开放多智能体系统中的分布式量化平均共识问题，提出一种具备高效量化通信和有限时间收敛特性的分布式算法，并证明了其正确性及所需拓扑条件。
2025-08-07 cs.SY eess.SY
Distributed Consensus for Multiple Lagrangian Systems with Parametric Uncertainties and External Disturbances Under Directed Graphs
本文研究了有向图下存在参数不确定性和外部干扰的多拉格朗日系统的无领导一致性问题。为了达到渐近行为，鲁棒连续项与自适应变增益的加入，以减轻未知界的外部干扰的影响。在固定有向图的情况下，通过在辅助变量设计中引入积分项，可以显式地导出最终的一致性均衡。我们表明，代理实现加权平均共识，最终的平衡是依赖于三个因素，即，互动拓扑结构，代理的初始位置，以及所提出的控制算法的控制增益。在切换有向图的情况下，提出了一种基于模型参考的自适应一致性算法，使得当无限序列的切换图是一致联合连接时，智能体能够实现无领导的一致性.针对相对速度信息难以精确获取的问题，提出了一种基于增益自适应的多拉格朗日系统无领导一致性算法.我们还提出了一个基于模型参考自适应一致性的算法，无需使用邻居的速度信息切换有向图。所提出的算法是分布式的，在这个意义上，使用本地信息从它的邻居和使用无注释控制增益。数值仿真结果表明了所提算法的有效性。
2019-07-25 cs.SY eess.SY
Conditions for detectability in distributed consensus-based observer networks
School of Engineering and IT, University of NSW at the Australian Defence Force Academy（新南威尔士大学澳大利亚国防军学院工程与信息技术学院）；Australian National University（澳大利亚国立大学）
本文研究了使用网络化观测器进行分布式状态估计时，通过测量、节点滤波器互连及通信图代数性质建立可检测性条件，确保互联滤波误差动态可通过输出注入稳定。
2013-03-26 cs.SY eess.SY
Consensus Labeled Random Finite Set Filtering for Distributed Multi-Object Tracking
Università di Firenze（佛罗伦萨大学）；Curtin University（科廷大学）；Istituto Italiano di Tecnologia (IIT)（意大利理工学院）
本文提出基于标注随机有限集和动态贝叶斯推断的分布式多目标估计方法，设计了两种新型一致性跟踪滤波器，实现多目标跟踪的分布式、可扩展和高效解决方案。
2016-06-09 cs.SY eess.SY stat.CO
Consensus optimization approach for distributed Kalman filtering: performance recovery of centralized filtering with proofs
本文从分布式优化的角度研究了分布式卡尔曼滤波（DKF）。由于卡尔曼滤波是一个最大后验估计（MAP）问题，而MAP问题是一个二次优化问题，因此我们将DKF问题转化为一个一致性优化问题，从而使得它可以用现有的许多分布式优化算法来求解。提出了一种新的基于对偶上升法的DKF算法，并在较弱的假设条件下证明了该算法的稳定性。通过数值实验对算法的性能进行了评估。
2022-08-19 cs.SY eess.SY math.OC
Consensus of Multi-Agent Systems with General Linear and Lipschitz Nonlinear Dynamics Using Distributed Adaptive Protocols
School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院）；Department of Electrical and Computer Engineering, Utah State University（犹他州立大学电气与计算机工程系）
针对一般线性和Lipschitz非线性多智能体系统，设计分布式自适应协议实现无向连通图下的完全分布式一致性，无需全局信息。
2011-09-17 cs.SY eess.SY math.OC
Consensus analysis of random sub-graphs for distributed filtering with link failures
本文针对链路故障下的分布式滤波，结合广播Push-Sum算法与递归一致性滤波器，基于随机拉普拉斯矩阵和随机子图分析其稳定性，刻画收敛速度与最小一致性步数，并用数值仿真验证。
2023-05-08 cs.DC cs.SY eess.SY
Designing Fully Distributed Consensus Protocols for Linear Multi-agent Systems with Directed Graphs
Peking University（北京大学）；Southeast University（东南大学）；University of California, Riverside（加州大学河滨分校）
本文提出基于智能体动态和邻近状态的分布式自适应共识协议，实现任意含定向生成树的通信图下的领导者-跟随者共识，且无需全局信息。
2014-08-20 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Optimization of Average Consensus Containment with Multiple Stationary Leaders
在本文中，我们考虑的问题包含多个固定的领导者，在有向网络上相互作用的多智能体系统的控制。而包容控制是指仅仅保证跟随者到达领导者状态的凸包，我们关注的问题是跟随者达到共识的领导者状态的平均值。我们提出了一种算法，可以实现分布式的方式来实现上述共识的追随者。接下来，我们通过适当选择交互图的权重来优化追随者到平均共识的收敛速度。该优化也使用乘法器的交替方向法（ADMM）以分布式方式执行。最后，我们补充我们的结果，说明他们与数值例子。
2022-03-30 cs.SY eess.SY math.OC
Mix-CALADIN: A Distributed Algorithm for Consensus Mixed-Integer Optimization
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）；The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文提出一种处理混合整数优化问题的分布式算法，特别针对布尔变量，通过改进CALADIN框架实现收敛性保证。
2026-04-16 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Consensus of Stochastic Multi-agent Systems with Prescribed Performance Constraints
本文主要研究多智能体系统的分布式一致性控制问题，同时考虑两个主要的实际问题：（i）智能体动力学中的随机噪声和（ii）多智能体系统演化过程中的预定义性能约束。特别是，我们认为每个代理是由一个随机微分方程与状态相关的噪声，这使得所考虑的问题更具挑战性相比，非随机代理。工作提供了充分的条件下，所提出的时变分布式控制法律确保一致的期望和几乎肯定的共识的随机多智能体系统，同时满足规定的性能约束的意义上的q时刻的系统的演变。最后，我们通过一个数值例子证明了所提出的结果的有效性。
2022-03-07 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Average Consensus via Noisy and Non-Coherent Over-the-Air Aggregation
针对分布式平均一致性需求，提出一种基于空中聚合的通信高效协议，利用无线信道叠加特性，在噪声、非相干传输及半双工条件下实现均方及几乎必然一致性，可拓展至时变拓扑，仿真验证了其有效性。
2024-03-11 cs.SY eess.SP eess.SY
Distributed Consensus of Linear Multi-Agent Systems with Adaptive Dynamic Protocols
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；University of California, Riverside（加州大学河滨分校）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
针对一般连续时间线性多智能体系统，提出两种基于邻居相对输出信息的自适应动态一致性协议，实现无需全局信息的完全分布式一致性，并推广到领导-跟随和切换通信图情形。
2011-09-22 cs.SY eess.SY math.OC
Stability, Linear Convergence, and Robustness of the Wang-Elia Algorithm for Distributed Consensus Optimization
我们重新审视了J. Wang和N.伊利亚通过基于Lyapunov的分析，我们证明了输入状态稳定的算法相对于一个封闭的不变集组成的最佳平衡和扰动影响算法的动态。在没有扰动的情况下，这一结果意味着局部估计的线性收敛和最优稳态的李雅普诺夫稳定性。此外，我们揭示了与著名的梯度跟踪和分布式积分控制的基本连接。总体而言，我们的研究结果表明，控制理论的方法可以有相当大的影响（分布式）优化，特别是当鲁棒性被认为是。
2022-04-21 cs.SY eess.SY math.OC
Consensus ADMM-Based Distributed Simultaneous Imaging & Communication
本文采取的第一步，使无线网络以分布式方式执行成像和通信。我们提出了分布式同时成像和符号检测（DSISD），一个可证明收敛的分布式同时成像和通信方案的基础上交替方向的乘法器。我们表明，DSISD实现了类似的成像和通信性能的集中式计划，与顺序减少计算复杂性。我们通过2.4 GHz的Wi-Fi模拟评估DSISD的性能。
2022-06-20 cs.SY eess.SP eess.SY
Leaderless Consensus of Heterogeneous Multiple Euler-Lagrange Systems with Unknown Disturbance
Queen’s University（女王大学）；Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳））；Southeast University（东南大学）；Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
本文提出一种无领导者一致性控制方法，用于异质多Euler-Lagrange系统在存在未知扰动下的群体模型学习与轨迹一致性问题。
2023-01-19 cs.SY eess.SY math.OC
Designing Distributed Fixed-Time Consensus Protocols for Linear Multi-Agent Systems Over Directed Graphs
School of Automation, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学自动化学院）；Department of Electronic Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学电子工程系）
本文提出了一种基于运动规划方法的分布式固定时间一致性算法，解决了线性多智能体系统在有向图上的固定时间一致性问题，并首次实现了该问题的通用解。
2016-05-26 cs.MA cs.SY eess.SY
A Resilient Convex Combination for consensus-based distributed algorithms
Purdue University（普渡大学）
本文提出基于凸包交集的鲁棒凸组合方法，用于应对分布式算法中的拜占庭攻击，相比Tverberg点方法具有更低的计算复杂度。
2018-07-10 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Model Predictive Consensus via the Alternating Direction Method of Multipliers
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
提出一种分布式优化方法，利用交替方向乘子法（ADMM）解决分布式模型预测一致性问题，实现双积分器网络的位置和速度一致性，并通过少量迭代达到接近集中式优化的闭环性能。
2012-12-06 cs.SY eess.SY math.OC
A Round-Robin Protocol for Distributed Estimation with $H_\infty$ Consensus
School of Engineering and Information Technology, UNSW Canberra at the Australian Defence Force Academy（新南威尔士大学堪培拉校区澳大利亚国防军学院工程与信息科技学院）；School of Electrical Engineering, Tel-Aviv University（特拉维夫大学电气工程学院）
本文研究了网络中存在有向拓扑的连续时间观测器的分布式鲁棒估计问题，提出了一种基于轮询规则的协议，确保观测器在采样互连下的子最优H∞一致性。
2014-01-07 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Average Consensus under Quantized Communication via Event-Triggered Mass Summation
University of Cyprus（塞浦路斯大学）
研究多智能体系统在定向通信链路下受量化信息流影响的分布式平均一致性问题，提出并分析了一种仅使用量化值的分布式平均算法，通过事件驱动更新降低能耗和网络拥堵，证明在强连通有向图上可实现精确平均共识。
2018-06-22 cs.SY eess.SP 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
Distributed consensus with mixed time/communication bandwidth performance metrics
Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（斯坦福大学航空航天系）
本文研究了分布式一致性问题中时间和通信复杂度的内在权衡。提出了一种衡量通信复杂度的带宽复杂度概念，并证明了一致性的带宽下界，设计了带宽最优的共识算法，并提出了可调节参数的分布式算法，以在通信复杂度和时间复杂度之间进行权衡。
2014-10-03 cs.DC cs.SY eess.SY
Distributed Average Consensus Over Noisy Communication Links in Directed Graphs
受弹性、可伸缩性和即插即用操作需求的推动，分布式决策变得越来越普遍。在多智能体系统中达成共识的问题是分布式决策的核心。在这篇文章中，我们研究了在有向多智能体网络中，当通信链路被噪声破坏时，实现平均共识的问题。我们提出了一个算法，每个代理更新其估计的基础上的本地混合的信息，并增加其加权无噪声的初始信息，其更新在每次迭代。我们证明，适当设计的权重的代理实现共识下添加剂的通信噪声。我们建立，当通信链路是无噪声的，所提出的算法以几何速度走向共识。在通信噪声下，我们证明了代理估计几乎肯定会达到共识值。我们提出了数值实验，以证实所提出的算法在不同的噪声实现和各种算法参数的有效性。
2022-11-11 cs.DC cs.MA cs.SY
Consensus Formation Tracking for Multiple AUV Systems Using Distributed Bioinspired Sliding Mode Control
University of Guelph（圭尔夫大学）
非线性和不确定动力学条件下的多自主水下航行器编队一致跟踪是机器人领域的一个挑战性问题。为了解决这一问题，本文提出了一种分布式生物启发滑模控制器。首先，提出了传统的滑模控制器（SMC），并在图论的基础上解决了一致性问题。其次，为了解决滑模控制中的高频抖振问题，同时提高对噪声的鲁棒性，引入了一种仿生方法，即用神经动态模型代替传统滑模控制器中的非线性符号或饱和函数。利用李雅普诺夫稳定性理论证明了在有界集总扰动存在时闭环系统的输入到状态稳定性。最后通过仿真实验验证了分布式编队控制协议的有效性。
2022-06-16 cs.RO cs.SY eess.SY
Consensus on Lie groups for the Riemannian Center of Mass
本文针对李群上黎曼质心的分布式计算问题，提出结合黎曼分布式梯度流与梯度跟踪技术的一致性算法，证明了收敛性，且实验显示其收敛性能优于现有同类算法。
2023-08-15 cs.SY eess.SY math.OC
Time Averaged Consensus in a Direct Coupled Distributed Coherent Quantum Observer
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）
本文提出一种分布式直接耦合量子观测器，用于闭合线性量子系统，证明其在时均意义下达成一致性，通过示例和仿真展示其特性。
2015-03-04 cs.SY eess.SY math.OC
Multi-Agent Distributed Optimization via Inexact Consensus ADMM
National Taiwan University of Science and Technology（台湾科技大学）；University of Minnesota（明尼苏达大学）；East China Normal University（华东师范大学）
本文提出低复杂度算法，通过在ADMM更新中引入近似步骤，显著降低大规模共识ADMM的计算成本，且在凸性假设下保证收敛性。
2014-09-11 cs.SY eess.SY math.OC
Hierarchical parameter estimation for distributed networked systems: a dynamic consensus approach
Cinvestav-Guadalajara（瓜达拉哈拉墨西哥国立理工学院高级研究中心）；University of Zaragoza（萨拉戈萨大学）
本文提出一种两阶段分布式框架，用于全局估计网络系统中的常数参数，通过动态平均共识聚合代理测量，再利用局部估计器确定参数，设计合适共识增益以保证局部梯度估计器的指数收敛。
2026-05-12 cs.SY eess.SY math.OC
Topology Design for Distributed Consensus with Relay-Assisted Communication
Linköping University（林雪平大学）
本文提出一种基于时间共享和ActiveSet算法的中继辅助拓扑优化方法，通过概率激活多个中继配置并联合优化混合矩阵与激活概率，加速弱连接网络上的分布式一致性收敛，实现更优的性能-成本权衡。
2026-10-07 cs.SY eess.SY math.OC
Study of Joint MMSE Consensus and Relay Selection Algorithms for Distributed Beamforming
The University of York（约克大学）；Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro（里约热内卢天主教大学）
本文提出了一种联合MMSE共识与中继选择算法，用于分布式波束成形，通过总功率约束和中继间的局部通信，优化网络性能。
2017-05-28 cs.CE cs.IT cs.SY
