48、基于二阶邻居信息的异构网络系统共识及优化算法研究

基于二阶邻居信息的异构网络系统共识及优化算法研究

1. 自适应纵横交叉优化算法优势

自适应纵横交叉优化算法后来超越了一些算法，它能有效摆脱局部最优值，具备良好的全局搜索能力，还能很好地平衡局部搜索和全局搜索。模拟结果表明，该算法能取得更好的结果，拥有良好的优化性能和全局收敛性，是处理动态经济调度（DED）问题的有效策略。

2. 异构网络系统共识问题研究背景

近年来，信息共识作为系统协同控制的基础和关键问题，受到人工智能、自动控制等领域的广泛关注。构建合适的控制算法，使代理系统通过与邻居有限信息的交流达成一致是共识的关键。此前，研究主要集中在一阶、二阶和高阶同质多智能体系统的共识问题，但实际中多数是异构系统。以往多数研究考虑的是一阶邻居信息，然而随着网络系统复杂度的增加，一阶邻居协议的信息交换模式已无法满足需求。相比之下，二阶邻居协议除了利用代理邻居的信息，还使用二阶邻居的信息，能提高效率、节省成本并优化性能。

3. 预备知识与问题描述

• 图论基础 ：设 (G = (V, E, A)) 为无向图，其中 (V = {v_1, \ldots, v_n}) 为节点集，(E \subseteq V \times V) 为边集，(A = [a_{ij}] {n\times n}) 为加权邻接矩阵，元素 (a {ij}) 非负。若 ((v_i, v_j) \in E)，则节点 (v_j) 可从节点 (v_i) 接收信息，此时 (a_{ij} > 0)，否则 (a_{ij} = 0)，且 (a_{ii} = 0)，若图为无向图，则 (a_{ij} = a_{ji})。(N