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异质影响网络中的一致性问题

杨文  汪小帆  
【摘要】:本文考虑了一种基于动态网络模型的多智能体系统,其中一群智能体以相同的绝对速率在平面上移动。在任一时刻,每个智能体下一时刻的方向等于此刻它自己的方向与能够影响它的那些智能体方向的平均值。每个智能体的影响能力由它的影响半径来表征,其影响半径根据尺度参数介于2到无穷的幂率分布随机选择。在极限情况下,该模型等价于1995年Vicsck等人提出的均质感知模型[Phys.Rev.Lett.75,1226(1995)]。随着尺度参数的递减,影响半径的分布变得更加异质,在少数中心智能体的带领下网络变得更加容易达到方向一致。进一步,在影响网络十分异质时,如果一小部分中心智能体能够被控制到期望的方向,则几乎所有的智能体最终将一致收敛到期望方向。结论表明异质影响网络即鲁棒又脆弱的特性。

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