7、分层与分布式边缘事件触发共识方案解析

分层与分布式边缘事件触发共识方案解析

在多智能体系统（MAS）的控制领域，事件触发机制是一种有效减少通信和计算资源消耗的方法。接下来将详细介绍分层事件触发方案（LETS）和分布式边缘事件触发方案（EETS），并通过数值示例验证相关理论结果。

分层事件触发方案（LETS）

LETS 旨在适应网络的多层性质，不同层可以有自己的触发时刻，强调同一层内的同步信息传输和不同层之间的异步消息更新。

减少事件检测频率

为避免连续事件检测，提出了相应算法，具体如下：
- 领导者层 ：
- 设 $t_l^k = t_l^{k + 1} - t_l^k$，则有 $t_l^k = \sqrt{\frac{x_l(t_l^k)^\top [\frac{\gamma_1}{a_1} (L_{11}^\top \Delta_l + \Delta_l L_{11}) - \frac{1}{a_1^2} L_{11}^\top \Delta_l\Delta_l L_{11}] x_l(t_l^k)}{x_l(t_l^k)^\top L_{11}^\top L_{11} x_l(t_l^k)}}$。
- 对于领导者层的智能体 $i$（$1 \leq i \leq m$），在 $t_l^0 = 0$ 时与邻居交换信息并计算 $u_i(t_l^0)$。
- 下一个触发时刻 $t_l^1 = t_l^0 + t_l^0$，其中 $t_l^0$ 通过上述公式在 $k = 0$ 时计算得出。
- 在 $[t_l^0, t_l^1)$ 期间，领导者之间无信息传输，控制协议保持不变。后续触发时刻按此过程重复计算。 <