發(fā)布時(shí)間：2021-09-24 01:06

　　多智能體系統(tǒng)是伴隨著嵌入式技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展形成的新型概念,它能夠完成原先單個(gè)智能體或者人工無法完成的復(fù)雜任務(wù)。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(luò)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)兩部分。在分布式控制協(xié)議中,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥B通性通常是達(dá)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?fù)溥B通性。網(wǎng)絡(luò)魯棒性或稱（r.s）-魯棒性,是當(dāng)前常用來衡量抵御攻擊能力的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩?但對(duì)其評(píng)估判定是一個(gè)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(luò)魯棒性評(píng)估方法。針對(duì)基于窮舉思想的網(wǎng)絡(luò)魯棒性判定算法存在指數(shù)級(jí)時(shí)間復(fù)雜度的問題,提出了一個(gè)基于多層感知器的網(wǎng)絡(luò)魯棒性評(píng)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(duì)多層感知器模型進(jìn)行訓(xùn)練調(diào)優(yōu),最后實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)魯棒性的評(píng)估。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在測(cè)試數(shù)據(jù)上的評(píng)估平均準(zhǔn)確率超過85%。針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要大量人工處理的問題,提出了一個(gè)基于表征學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)魯棒性評(píng)估方法。該方法在預(yù)處理階段先對(duì)鄰接矩陣進(jìn)行重排,然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)從鄰接矩陣中學(xué)習(xí)特征,最終了實(shí)現(xiàn)在少量人工處理的情況下對(duì)... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

(r，s卜可達(dá)集合示例圖

?３．２問題描述??（ｒ，Ｓ；）－可達(dá)集合，（ｒ，Ｓ）－魯棒圖的概念不再?gòu)?fù)述參考第二章。作為例子，圖３．１展示了??５節(jié)點(diǎn)和７節(jié)點(diǎn)的一個(gè)（１．２）－魯棒圖。從圖中可以觀察到任意節(jié)點(diǎn)的入度至少為１，再任??意組合節(jié)點(diǎn)構(gòu)造子集時(shí)，可以觀察到每個(gè)子集的外部至少都有一個(gè)入度鄰節(jié)點(diǎn)。最后當(dāng)??任意選定兩個(gè)子集時(shí)很明顯兩個(gè)子集外部入度鄰節(jié)點(diǎn)的總數(shù)至少為２。（ｒ．ｓ）－魯棒圖的能??力主要體現(xiàn)在當(dāng)ｒ，ｓ值足夠大時(shí)它能保證在一部分節(jié)點(diǎn)被入侵的情況下任意子集的正常??節(jié)點(diǎn)依然能夠和子集外部節(jié)點(diǎn)做交互避免受到惡意節(jié)點(diǎn)的完全控制。??（ａ）?５節(jié)點(diǎn)（１，２）－魯棒圖?（ｂ）?７節(jié)點(diǎn)（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(gè)多智能體網(wǎng)絡(luò)Ｇ?＝?｛２＾，２＾，．．．．Ｐａａ丨，其對(duì)應(yīng)??的鄰接矩陣表示為乂?＝｛為

圖３．３不同魯棒性及節(jié)點(diǎn)數(shù)圖的入度分布條形圖??表３．１?Ｐｅａｒｓｏｎ關(guān)聯(lián)系數(shù)表??


本文編號(hào)：3406791