多智能體系統(tǒng)是伴隨著嵌入式技術(shù)、網(wǎng)絡技術(shù)發(fā)展形成的新型概念,它能夠完成原先單個智能體或者人工無法完成的復雜任務。一致性是多智能體系統(tǒng)中研究最為廣泛的問題,其主要包括分布式控制協(xié)議和網(wǎng)絡通信拓撲結(jié)構(gòu)兩部分。在分布式控制協(xié)議中,網(wǎng)絡拓撲連通性通常是達成一致性的必要條件。然而目前已存在的攻擊可輕易破壞這種拓撲連通性。網(wǎng)絡魯棒性或稱（r.s）-魯棒性,是當前常用來衡量抵御攻擊能力的網(wǎng)絡拓撲屬性,但對其評估判定是一個NP難問題。本文基于智能優(yōu)化算法,深入研究了多智能體系統(tǒng)的網(wǎng)絡魯棒性評估方法。針對基于窮舉思想的網(wǎng)絡魯棒性判定算法存在指數(shù)級時間復雜度的問題,提出了一個基于多層感知器的網(wǎng)絡魯棒性評估方法。該方法首先手工從圖數(shù)據(jù)的入度分布以及頻譜空間中提取了特征,然后使用該特征對多層感知器模型進行訓練調(diào)優(yōu),最后實現(xiàn)了網(wǎng)絡魯棒性的評估。仿真實驗結(jié)果表明,該模型在測試數(shù)據(jù)上的評估平均準確率超過85%。針對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡模型需要大量人工處理的問題,提出了一個基于表征學習的網(wǎng)絡魯棒性評估方法。該方法在預處理階段先對鄰接矩陣進行重排,然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動從鄰接矩陣中學習特征,最終了實現(xiàn)在少量人工處理的情況下對... 

【文章來源】：杭州電子科技大學浙江省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

(r，s卜可達集合示例圖

?３．２問題描述??（ｒ，Ｓ；）－可達集合，（ｒ，Ｓ）－魯棒圖的概念不再復述參考第二章。作為例子，圖３．１展示了??５節(jié)點和７節(jié)點的一個（１．２）－魯棒圖。從圖中可以觀察到任意節(jié)點的入度至少為１，再任??意組合節(jié)點構(gòu)造子集時，可以觀察到每個子集的外部至少都有一個入度鄰節(jié)點。最后當??任意選定兩個子集時很明顯兩個子集外部入度鄰節(jié)點的總數(shù)至少為２。（ｒ．ｓ）－魯棒圖的能??力主要體現(xiàn)在當ｒ，ｓ值足夠大時它能保證在一部分節(jié)點被入侵的情況下任意子集的正常??節(jié)點依然能夠和子集外部節(jié)點做交互避免受到惡意節(jié)點的完全控制。??（ａ）?５節(jié)點（１，２）－魯棒圖?（ｂ）?７節(jié)點（１，?２）－魯棒圖??圖３．１?（１，２）－魯棒圖示例圖??現(xiàn)在正式定義本章的問題。給定７Ｖ個多智能體網(wǎng)絡Ｇ?＝?｛２＾，２＾，．．．．Ｐａａ丨，其對應??的鄰接矩陣表示為乂?＝｛為

圖３．３不同魯棒性及節(jié)點數(shù)圖的入度分布條形圖??表３．１?Ｐｅａｒｓｏｎ關聯(lián)系數(shù)表??


本文編號：3406791