[发明专利]一种多智能体系统的隐私保护分组一致性控制方法

说明书

本发明属于多智能体系统控制领域，特别涉及一种多智能体系统的隐私保护分组一致性控制方法，包括：收敛状态下的智能体向邻居发送优化处理后的信息；智能体接收到信息后，按照该智能体在系统内分组的不同对接收到的信息进行划分，得到相同组的位置信息序列和不同组的位置信息序列；设置一致性控制协议，每个智能体根据该协议分别接收的信息进行处理，得到加权位置误差结果；将该结果作为智能体的控制输入，通过动态方程对智能体状态进行更新，得到时延异质的多智能体系统的隐私保护分组一致；本发明考虑了在实际通信网络中的通信时延、系统内的控制器和传感器造成的输入时延，使用于固定通信拓扑，使得本方法具有较强的抗干扰性和鲁棒性。

技术领域

本发明属于多智能体系统控制领域，特别涉及一种多智能体系统的隐私保护分组一致性控制方法。

背景技术

今年来，受生物中群集行为的启发多智能体系统的一致性研究已经广泛应用在无人机编队，集群航天器探测和无线传感器等多个领域，成为当前自动控制领域的研究热潮。然而，由于实际环境的日益复杂性，人们对系统的可靠性和多样性的要求也越来越高。而当系统中的智能体信息被窃取到，这时恶意攻击者根据被窃取信息甚至推断出整个系统的最终协议指，那么对智能体和整个系统都是非常危险的。因此，面向时延异质多智能体系统的隐私保护的安全问题成为了一个重要的科研问题，同时也具有很大的挑战性和应用价值。

目前，对于多智能体系统的隐私保护算法大多数都是基于同质系统，而通常的复杂的任务需要不同类型的智能体协作完成，简单的同质系统是远远不能满足的。所以，如何在异质多智能体系统中保护系统内部信息成为了学者们的研究重心。此外，单一的一致性研究已经不能满足现实环境中的多任务并行处理，所以分组一致性应运而生，分组一致性是指系统内部按照分组的不同而达到不同的收敛值。众所周知，通信网络中时延是普遍存在的，所以会存在通信时延。而有由于系统内部的传感器的老化或者控制器的计算能力的不足，输入时延也会因此而存在。所以针对以上符合实际的系统需要一种保护系统信息的算法，并且系统能够在该算法的作用下达到分组一致。

现有的多智能体系统隐私保护一致性算法主要有两类：

(1)通过噪声干扰智能体的发送信息，通过智能体的邻居信息序列计算出平均值并作为控制输入进行状态更新，使系统最终达到平均一致；例如文献高澜等人提出的多智能体隐私保护平均一致性控制。该方法仅仅计算邻居信息的平均值，只能最终达到平均一致性，限制了系统本身的收敛；需要满足无向的通信拓扑，无法应对更加灵活的通信拓扑；并且只是研究了同质单一一致性的系统，只能适用于要求比较低实际环境。

(2)在包含有拜占庭类型的多智能体系统中研究隐私保护。通过邻居信息队列进行去除最大值和最小值得到新的序列值，然后通过控制器计算出控制输入进行下一时刻的更新。但是该方法需要满足较高的网络连通度，即r-稳健图。并且和上述相同的是，该算法也是仅仅基于同质系统，并且是单一收敛值的系统。

综上，目前这些多智能体系统中的隐私保护算法都是基于同质系统，无法普遍适用于完成实际应用，增加了控制成本。此外，单一的收敛值限制了系统的并行能力，无法处理多任务的情形，降低了系统的效率。

发明内容

为解决以上现有技术存在的问题，本发明提出了一种多智能体系统的隐私保护分组一致性控制方法，该方法包括：

步骤1：根据智能体之间的信息交互，确定该异质多智能体系统的系统拓扑结构；进行状态收敛的任一智能体向邻近的智能体发送优化处理后的位置信息；

步骤2：任一智能体接收到邻近智能体发送的位置信息后，按照发送信息的智能体在系统内的分组对接收到的信息进行划分，得到相同组的位置信息序列和不同组的位置信息序列；

步骤3：设置一致性控制协议，每个智能体根据一致性控制协议分别对相同组的位置信息和不同组的位置信息进行处理，得到发送信息的智能体与接收到该信息的智能体的加权位置误差结果；