摘要
在多智能体协同中，实现平均一致性的同时保护各智能体初始状态具有重要意义。本文将向量状态提升到更高维空间，并设计动态、低秩、半正定的矩阵型智能体间耦合，在隐藏原始状态的同时保证精确平均一致性。算法的收敛分析被转化为切换矩阵加权网络上的平均一致性问题；当每个智能体至少拥有一个可信邻居时，可以同时获得收敛性与隐私保护。该方法只需要基本矩阵运算，不依赖复杂密码学过程，适合分布式控制与优化场景。
类型
出版物
Automatica
李德伟
长聘教授 | 实验室主任
现为中国自动化学会预测控制及智能决策专委会主任，控制理论与应用教育工作组委员，国际著名刊物Control Engineering Practice 编委，主持科技部重点研发计划项目、国家自然科学基金重点、面上及国际合作基金、国家863项目课题等20余项国家级项目，承担重点企业委托项目20余项
