在边以概率存在的有向随机网络中，通过融合自身状态与邻居极值的加权更新，实现多智能体状态的最小最大共识，为分布式极值计算提供理论保证。
Li, Hailong · Jianing, Yang · Zhongjie, Yin · Zhou, Liqi · Xi, Jianxiang · 郑元世
Neurocomputing 2024
明确区分几乎必然收敛与均方收敛，为随机网络下的算法适用性提供精确判据。
算法直接面向边以概率存在且相互独立的有向随机网络，无需确定性连通假设。
单个智能体仅利用自身和邻居信息即可渐进获得全局最小值和最大值，无需中央协调。