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Multi-agent consensus algorithm based on pruned topology
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AI
DOI：10.1007/s11227-025-07171-4.png)
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摘要
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网络的拓扑结构在多智能体系统的共识过程中发挥着关键作用。然而，在大型多智能体系统中，拓扑结构中冗余连接的维护以及智能体状态更新期间低影响信息输入会阻碍系统的收敛效率。为解决此问题，我们提出了一种基于修剪算法优化的拓扑结构的共识算法。首先，根据智能体的优先级对拓扑结构进行修剪，旨在去除冗余连接并优化拓扑结构。这有效减少了不必要的约束和低影响控制输入。其次，通过分析智能体的邻域分布，在满足特定条件时创建虚拟节点，以加速位于系统边缘的智能体的向内收敛。最后，我们证明了所提方法的可行性，并提供了连通性的几何证明。一系列仿真实验也验证了算法的有效性和优越性。所提出的算法为大型多智能体系统中的共识问题提供了一种高效的解决方案，显著提升了此类系统的可扩展性。它特别适用于需要快速收敛的应用，如会合任务。
Keyword:
Multi-agent system
Pruning
Consensus
Neighbor selection
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.2K
被引数:
1.0W
机构
暂无机构信息
引用论文
Network Topology and Communication-Computation Tradeoffs in Decentralized Optimization.png)
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