摘要
本发明提供一种拒绝服务攻击下人在回路多智能体系统的无模型控制方法,属于多智能体系统控制技术领域。该控制方法基于人在回路技术,引入外部人类专家对系统进行监督以提升系统的安全性和可靠性;同时将智能体通信之间的DoS攻击建模为时变切换拓扑,并设计完全分布式指定时间领导者输出观测器,有效减轻了DoS攻击跳变给观测效果带来的不利影响并实现观测误差的指定时间收敛性能;除此之外,还设计了优化性能函数并得出无模型的Q学习算法。该控制方法实现了在DoS攻击影响下的人在回路多智能体系统的无模型优化控制,同时兼顾了一致性误差的指定时间收敛性能,有效提升了控制品质。
技术关键词
模型控制方法
多智能体系统
拒绝服务攻击
代表
动态
梯度下降法
强化学习理论
矩阵
观测器系统
方程
回路技术
观测误差
人类
学习算法
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