本發(fā)明涉及多智能體系統(tǒng)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于信譽(yù)度的鄰居過(guò)濾一致性的方法。

背景技術(shù)：

0、技術(shù)背景

1、多智能體系統(tǒng)中，系統(tǒng)的性能和安全性非常重要，傳統(tǒng)的一致性算法并沒(méi)有考慮安全性這一因素。當(dāng)系統(tǒng)中的智能體出現(xiàn)不固定因素如故障或遭受攻擊時(shí)，一致性算法的能力會(huì)顯著降低或失效，使得智能體達(dá)成一致所需事件邊長(zhǎng)或無(wú)法達(dá)成一致。本發(fā)明主體是遭受惡意攻擊下的多智能體系統(tǒng)，為系統(tǒng)中的智能體設(shè)計(jì)多彈性一致性算法，通過(guò)過(guò)濾鄰居信息，實(shí)現(xiàn)被攻擊外的正常智能體能在狀態(tài)上達(dá)成一致。

2、傳統(tǒng)的方法中，其一是為智能體設(shè)計(jì)特定的控制器和觀測(cè)器，旨在減少故障或攻擊對(duì)系統(tǒng)的影響，但這種方法往往是針對(duì)特定的攻擊或故障，在面對(duì)其他故障/攻擊時(shí)將失效；其二是為正常節(jié)點(diǎn)的設(shè)置控制算法即一致性算法，使正常智能體識(shí)別出被攻擊的智能體，從而將其狀態(tài)隔離至控制輸入外。這種方法往往對(duì)系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)間的連通性有較高的要求，且需要大量的通信以及計(jì)算資源，會(huì)增加智能體的能源消耗。

3、基于此，一種能夠使惡意智能體發(fā)送的惡意值無(wú)法過(guò)多地影響正常智能體的基于信譽(yù)度的鄰居過(guò)濾一致性方法亟待研發(fā)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有的一致性算法在遭受惡意智能體攻擊時(shí)無(wú)法達(dá)成一致性的問(wèn)題，提供了一種基于信譽(yù)度的鄰居過(guò)濾一致性的方法，利用有限的鄰居值對(duì)鄰居信息進(jìn)行過(guò)濾，使惡意智能體發(fā)送的惡意值無(wú)法過(guò)多地影響正常智能體達(dá)成一致，降低了對(duì)圖魯棒性的要求。

2、本發(fā)明中提出的基于信譽(yù)度的彈性一致性放方法，智能體通過(guò)計(jì)算各鄰局間的差值及鄰居與自身狀態(tài)的差值綜合計(jì)算信譽(yù)度，過(guò)濾疑似惡意的鄰居值并用剩余鄰居信息進(jìn)行狀態(tài)更新和演化，具體技術(shù)方案如下：

3、一種基于信譽(yù)度的鄰居過(guò)濾一致性的方法，包括：

4、在分布式離散時(shí)間連續(xù)狀態(tài)空間的多智能體動(dòng)力學(xué)模型下，k時(shí)刻，智能體i掃描所有鄰居智能體，存儲(chǔ)鄰居信息ni，同時(shí)假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中惡意智能體的數(shù)量為f；

5、所述智能體i根據(jù)所有鄰居ni之間的相對(duì)狀態(tài)，獲取任一鄰居節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)度；

6、所述智能體i根據(jù)所有鄰居的信譽(yù)度獲取歸一信譽(yù)度

7、

8、其中，

9、為由低至高排序的的集合，f為假定網(wǎng)絡(luò)中惡意智能體的數(shù)量；cn為集合中第n個(gè)元素，n＝1,2,3,……；

10、所述智能體i根據(jù)鄰居ni(k)與自身狀態(tài)，獲取偏差度；

11、結(jié)合與偏差度，得出綜合信譽(yù)度；

12、根據(jù)所述綜合信譽(yù)度對(duì)鄰居進(jìn)行排序，按照信譽(yù)度以及入度進(jìn)行過(guò)濾，被過(guò)濾鄰居的狀態(tài)值不進(jìn)入所述智能體i的控制輸入。

13、所述獲取任一鄰居節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)度，包括：

14、

15、其中，xj[k]為智能體j的位置；xv[k]為智能體v的位置；vj[k]為智能體j的速度；vv[k]為智能體v的速度。

16、所述獲取偏差度，包括：

17、偏差度devij，為：

18、

19、其中，devij[k+1]為k+1時(shí)刻智能體i與智能體j的偏差度；xi[k]

20、為智能體i的位置；xj[k]為智能體j的位置；vj[k]為智能體的j的速度；vi[k]為智能體i的速度；α為控制增益。

21、二階智能體的信息表示的是其位置信息與速度信息，其下一時(shí)刻的狀態(tài)信息可表示為：

22、

23、vi[k+1]＝vi[k]+tui[k]；

24、其中，t為采樣周期；ui[k]為智能體i在k時(shí)刻的控制輸入。

25、根據(jù)一致性協(xié)議，智能體i的控制輸入根據(jù)鄰居的狀態(tài)信息來(lái)更新的，ui[k]的更新公式為：

26、

27、其中，di[k]為鄰居i的入度，aij表示智能體i和智能體j是否有連接，即j是否為i的鄰居，若是則為1，否則為0；

28、判斷所述鄰居ni所提供的狀態(tài)值能否進(jìn)入智能體i的控制輸入的步驟：

29、若智能體i的入邊大于2f，智能體會(huì)直接根據(jù)自身狀態(tài)與鄰居的狀態(tài)差排除極端值進(jìn)行更新；若入邊小于等于2f，智能體i則將鄰居根據(jù)信譽(yù)度排序，信譽(yù)度最低的鄰居的狀態(tài)值將不會(huì)進(jìn)入其控制輸入。

30、所述智能體達(dá)到一致的條件，包括：

31、對(duì)于任意的二階智能體i，j，當(dāng)k→∞，滿(mǎn)足xi[k]→xj[k]和νi[k]→νj[k]，視為完成了二階一致的任務(wù)。

32、根據(jù)鄰居間的狀態(tài)差及鄰居與自身的狀態(tài)差，進(jìn)行鄰居信息的過(guò)濾，從而彈性地使智能體達(dá)成一致性。

33、有益效果：

34、本發(fā)明所述的方法，考慮鄰居的信譽(yù)度，同時(shí)根據(jù)節(jié)點(diǎn)入度動(dòng)態(tài)切換鄰居過(guò)濾策略，增加有效信息，減少了智能體的通信代價(jià)，對(duì)一致性起到一定的增強(qiáng)作用。

技術(shù)特征：

1.一種基于信譽(yù)度的彈性一致性方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信譽(yù)度的彈性一致性方法，其特征在于，所述獲取任一鄰居節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)度，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信譽(yù)度的彈性一致性方法，其特征在于，所述獲取偏差度，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信譽(yù)度的彈性一致性方法，其特征在于：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于信譽(yù)度的彈性一致性方法，其特征在于，根據(jù)一致性協(xié)議，智能體i的控制輸入根據(jù)鄰居的狀態(tài)信息來(lái)更新的，ui[k]的更新公式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信譽(yù)度的彈性一致性方法，其特征在于，包括：判斷所述鄰居ni所提供的狀態(tài)值能否進(jìn)入智能體i的控制輸入的步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信譽(yù)度的彈性一致性方法，其特征在于，所述智能體達(dá)到一致的條件，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信譽(yù)度的彈性一致性方法，其特征在于：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于信譽(yù)度的鄰居過(guò)濾一致性的方法，包括：智能體根據(jù)各鄰居間的狀態(tài)計(jì)算信譽(yù)度，并參考鄰居與自身狀態(tài)的差異計(jì)算偏差度，得出鄰居的綜合信譽(yù)度；通過(guò)自身的入度d以及提前設(shè)定網(wǎng)絡(luò)中惡意智能體個(gè)數(shù)f選擇根據(jù)信譽(yù)度進(jìn)行鄰居的過(guò)濾；若d≤2f,則智能體過(guò)濾掉信譽(yù)度最低的f個(gè)鄰居，否則智能體根據(jù)鄰居狀態(tài)過(guò)濾至多f個(gè)狀態(tài)值最大和f個(gè)狀態(tài)值最小的鄰居，被過(guò)濾鄰居的值無(wú)法進(jìn)入智能體的控制輸入。本發(fā)明所述的方法，使智能體即使在魯棒性較低的網(wǎng)絡(luò)中且在惡意智能體的攻擊下仍然能達(dá)成一致性。

技術(shù)研發(fā)人員：謝光強(qiáng),劉文戈,李楊
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣東工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15