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Privacy-preserving consensus control for neutral-type multi-agent systems
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.jfranklin.2026.109046.png)
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摘要
En 中文
在复杂网络环境中，多智能体系统的共识控制与隐私保护常受到中性时滞、随机噪声和模态跳跃的显著影响。为应对此挑战，本文研究了具有马尔可夫切换和莱维噪声的一类中性多智能体系统的共识与隐私保护问题。首先，针对领导者-跟随者结构和无领导者结构设计了自适应状态反馈控制器，该控制器可在线调整增益参数，有效提升系统在复杂环境下的鲁棒性与共识性能。其次，基于李雅普诺夫稳定性理论与随机分析方法，获得了多智能体系统均方指数共识的充分条件以确保控制器设计。此外，为防止智能体初始状态的隐私泄露，在通信链路中引入独立高斯噪声机制，通过注入校准噪声实现差分隐私保护，同时不影响系统的共识收敛。然后，基于所得差分隐私，给出了隐私预算准则。相较于现有方法，所提准则能在更低隐私预算下维持有效的隐私保护水平。最后，仿真结果与对比分析验证了所得结果的有效性。
Keyword:
Neutral-type
Markov switching
Multi-Agent systems
Lévy noise
privacy-preserving
期刊
J
IF:
3.7
论文数:
6.4K
被引数:
1.5W
机构
引用论文
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