一种基于零和博弈的多智能体系统拒绝服务攻击下分布式弹性共识最优控制方法

本发明提供了一种基于零和博弈的多智能体系统拒绝服务攻击下分布式弹性共识最优控制方法，具体而言：首先，通过图论知识与多智能体二阶状态方程，构建由领导者与多个跟随者协同运动的多智能体编队模型；其次，为了减轻拒绝服务攻击对通信拓扑造成的影响，提出了一种时变权重的分布式弹性观测器来估计领导者的状态，并考虑了领导者被攻击的情况；然后，通过构建增广系统，将与领导者的分布式一致性跟踪问题转化为每个跟随者与其虚拟领导者之间的局部跟踪问题；最后，为了解决零和博弈问题，引入了哈密顿‑雅可比‑埃萨克斯方程来实现最大外部扰动下的最优控制输入，并且使用带有经验回放的单评价强化学习并结合梯度下降法来实现算法设计。