【摘 要】
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针对如何提高多智能体系统达到一致性的收敛速度的问题,提出了一种采用超节点协同的多智能体系统一致性算法.新算法对多智能体系统建立图信号模型,在图中选出超节点进行协同,
【基金项目】
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广西自然科学基金资助项目(2017GXNSFAA198173);桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2018YJCX34)
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针对如何提高多智能体系统达到一致性的收敛速度的问题,提出了一种采用超节点协同的多智能体系统一致性算法.新算法对多智能体系统建立图信号模型,在图中选出超节点进行协同,有效提高一致性收敛速度.首先利用单跳采样算法对图进行超节点的选取和局部集的划分,并对局部集内的节点进行一次协同.然后超节点之间进行边的连接得到粗化图,用粗化图的拉普拉斯矩阵特征值设计图滤波器的系数.最后超节点的信号经过图滤波器迭代达到平均值后,传输给其一阶邻居节点,使所有节点达到平均一致.仿真结果表明所提算法能够最终实现平均一致性,与现有方法相比,可以显著提高收敛速度,并减少计算量.
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