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申请/专利权人：浙江理工大学

摘要：本发明提供了一种基于自适应一致性算法的分布式多智能体容错方法及系统，通过构建奖励函数与信任度函数对邻居节点进行不断评估，本发明方法包括：S1.构建多智能体容错一致性系统模型；S2.通过自适应的方式更新相邻智能体的权重，智能体使用更新后的权重来更新自己的状态值；S3.对更新后的所有智能体进行交互迭代处理，最终使得正常节点状态达成一致，同时排除错误节点。本发明所提出的一致性方法可以解决系统内含有常值故障节点、随机故障节点的容错一致性问题，极大地放宽了网络拓扑的限制条件，并降低了存储和计算负荷，即邻居智能体中错误节点的数量可以大于或等于整体邻居个数的一半。

主权项：1.基于自适应一致性算法的分布式多智能体容错方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.构建多智能体容错一致性系统模型；S2.通过自适应的方式更新相邻智能体的权重，智能体使用更新后的权重来更新自己的状态值；S3.对更新后的所有智能体进行交互迭代，使正常节点状态达成一致；步骤S2具体为：S21.初始化相邻节点间的权重αij和信任度Qij；S22.节点i从其邻居节点j∈Ni处接收信息，得到彼此之间的相对状态值xj-xi，并对该邻居智能体进行打分，用奖励rij来表示；S23.将奖励rij进行归一化处理来更新节点i对节点j的信任度Qij；S24.通过计算得到的所有综合信任度来更新智能体i对每个邻居智能体j的权重αij，得到更新后的权重；S25.智能体i使用更新后的权重来更新自己的状态值；S26.重复步骤S22-S25，通过不断迭代更新自身智能体的状态值，最终使正常的智能体状态达成一致，并识别出错误的智能体；步骤S22中，通过比较自身与邻居智能体的差值xj-xi来计算即时奖励rij，表示为： 其中，ωi,j是从节点j到节点i传输过程中的噪声；步骤S23中，对于每个相邻节点j∈Ni，信任度Qij被初始化为1，通过对奖励rij归一化进行递归更新，表示为： 步骤S24中，通过归一化所有相邻节点的信任度，更新权重αij，表示为： 步骤S24中，节点i对节点j的信任度更新，由于拓扑的变换，信任度的更新有两种情况，若在k时刻，节点j是节点i的邻居节点，则将奖励rij进行归一化处理来更新节点i对节点j的信任度Qij，即： 若在k时刻，节点j不再是节点i的邻居节点，则节点i对节点j的信任度保留k-1时刻的信任度值，即：Qijk＝Qijk-1步骤S25中，节点i更新后的状态值，表示为： 其中，xik+1表示k+1时刻智能体i更新后的状态值；xik表示k时刻智能体i的状态值；αijk表示k时刻智能体j对智能体i的权重；xjk表示k时刻智能体j的状态值；ωi表示随机噪声。

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