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A Dual-Layer Fuzzy Consensus Optimization Algorithm for Exponential Convergence in Distributed Networks
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PRE
AI
DOI：10.1109/TFUZZ.2025.3614729.png)
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摘要
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分布式传染病网络场景已被广泛用作鲁棒且自适应的一致性估计的基础，利用数据驱动方法管理传染病参数和网络条件中的不确定性。传统的固定步长闲聊协议由于无法动态适应局部不确定性和网络质量的波动，表现出次优性能。在本文中，我们提出双层模糊一致性优化算法（DLFCOA）方案以应对这些挑战并实现一致性误差的指数收敛。我们的方法将双层Type’2模糊推理与自适应步长机制以及严格的李雅普诺夫稳定性分析相结合，以根据实时反馈动态调整闲聊更新率。实验结果表明，DLFCOA将全局一致性误差降低至$10^{-4}$的量级，收敛率约为0.12，并且所需迭代次数显著减少——约为150次，而传统方法高达800次——从而提供了增强的可扩展性、鲁棒性和效率。
Keyword:
Adaptive gossip consensus optimization
distributed epidemic network scenario
dual-layer fuzzy inference mechanism
exponential convergence stability analysis
期刊
IF:
11.9
论文数:
5.0K
被引数:
2.9W
机构
引用论文
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