二阶神经动力学求解器

针对带等式与不等式资源耦合的分布式最优分配问题,在切换通信拓扑下无需全局信息即可收敛,可用于多智能体协同决策与资源调度。

Luan, Linhua · 秦泗甜 · Jingyun, Sheng · 蒋心蕊

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 2024

技术优势

切换拓扑下可收敛

理论证明算法在切换通信拓扑下收敛,适用于网络连接动态变化的场景,如移动多智能体系统。

无需全局信息

设计不依赖全局信息,仅通过局部交互即可求解,降低通信负担并保护隐私。

处理不等式耦合

支持不等式资源交互约束,扩大了可解决问题的范围,更贴近实际资源分配场景。

应用场景