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申请/专利权人：四川航天职业技术学院(四川航天高级技工学校)

摘要：本发明公开了一种最优二分共识控制方法、装置、设备及存储介质，属于计算机最优二分共识控制领域。所述方法通过权重邻接矩阵来将多智能体系统的最优二分共识进行事件触发的划分，得到系统值函数，对不同系统值函数的多智能体系统的最优二分共识采用不同的节点调整方式。同时，结合系统值函数的收敛特征、系统值函数的状态方程以及系统值函数的节点分类库，选择适合匹配地多智能体系统的最优二分共识控制触发模型，以实现不同状态方程、不同系统值函数对应不同的多智能体系统的最优二分共识控制触发模型，使多智能体系统的最优二分共识的节点调整方式的预测更加准确，进而提高了多智能体系统的最优二分共识控制及分析的精准度。

主权项：1.一种最优二分共识控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取多智能体系统的最优二分共识的实时信息交互数据和所述多智能体系统的最优二分共识的权重邻接矩阵，将实时信息交互数据和权重邻接矩阵传输到数据处理中心并相互关联；所述实时信息交互数据通过传感器实时获取；所述传感器实时监测多智能体系统的最优二分共识的信息交互状态以及参数；S2：根据所述权重邻接矩阵，得到所述多智能体系统的最优二分共识的系统值函数；S3：将处于相同系统值函数的多智能体系统的最优二分共识的实时信息交互数据作为事件触发多智能体系统的最优二分共识数据；S4：根据所述事件触发多智能体系统的最优二分共识数据，得到所述系统值函数的多智能体系统的最优二分共识的节点分类库；S5：根据所述事件触发多智能体系统的最优二分共识数据和所述节点分类库，得到所述事件触发多智能体系统的最优二分共识数据对应的系统值函数的状态方程；S6：根据所述系统值函数，得到所述系统值函数的收敛特征，所述收敛特征包括收敛阈值、收敛条件、系统值函数系数、收敛因子和收敛损失值；S7：根据所述系统值函数的收敛特征、所述系统值函数的状态方程和所述多智能体系统的最优二分共识的节点分类库，匹配所述系统值函数对应的多智能体系统的最优二分共识控制触发模型；S8：将所述系统值函数的所述收敛阈值、所述收敛条件、所述系统值函数系数、所述收敛因子、所述收敛损失值以及所述系统值函数的每个多智能体系统的最优二分共识的实时信息交互数据输入所述系统值函数对应的多智能体系统的最优二分共识控制触发模型；S9：根据所述多智能体系统的最优二分共识控制触发模型的输出，得到所述系统值函数的每个多智能体系统的最优二分共识与所述状态方程对应的节点调整方式；S10：根据所述多智能体系统的最优二分共识的节点调整方式，控制所述多智能体系统的最优二分共识信息交互；所述的S2还包括：S21：根据所述多智能体系统的最优二分共识权重邻接矩阵，得到所述多智能体系统的最优二分共识的迭代优化条件；S22：根据所述多智能体系统的最优二分共识的迭代优化条件，通过迭代过程数据处理，得到所述多智能体系统的最优二分共识的具体迭代参数，所述具体迭代参数包括迭代速度、迭代时长、迭代影响噪声和迭代输出利用率；S23：将所述多智能体系统的最优二分共识的具体迭代参数作为所述多智能体系统的最优二分共识的系统值函数；所述的S5还包括：S51：根据所述事件触发多智能体系统的最优二分共识数据，得到所述系统值函数中的所有多智能体系统的最优二分共识存在的触发反馈误差，所述触发反馈误差包括反馈效率、误差大小和误差来源；S52：根据所述多智能体系统的最优二分共识的触发反馈误差，得到每条多智能体系统的最优二分共识的控制值；S53：将所述多智能体系统的最优二分共识的控制值和所述多智能体系统的最优二分共识的节点分类库，输入深度学习模型；S54：根据所述深度学习模型的输出，得到所述事件触发多智能体系统的最优二分共识数据对应的系统值函数的状态方程；所述的S7还包括：S71：根据所述系统值函数的状态方程，得到所述状态方程的系数更新误差；S72：根据所述系统值函数的收敛特征，得到所述收敛特征的影响因素；S73：将所述系数更新误差、所述影响因素和所述多智能体系统的最优二分共识的节点分类库输入聚类算法；S74：根据所述聚类算法的输出，得到所述系统值函数对应的多智能体系统的最优二分共识控制触发模型；所述的S10还包括：S101：根据所述多智能体系统的最优二分共识的节点分类库，通过预设权重分配法则，为每条多智能体系统的最优二分共识分配权重比例；S102：根据所述权重比例，得到所述系统值函数内所有多智能体系统的最优二分共识的编码序列；S103：通过所述节点，按照所述多智能体系统的最优二分共识的编码序列，根据每条多智能体系统的最优二分共识的节点调整方式控制所述多智能体系统的最优二分共识信息交互。

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