分布式噪声链路最大一致性

我们介绍了一种分布式算法，称为噪声鲁棒的分布式最大共识（RD-MC），用于在存在噪声通信链路的多智能体网络中估计最大值。通过将最大共识问题重新定义为分布式优化问题，我们使用交替方向乘法器方法进行求解。与现有算法依赖多组受噪声干扰的估计不同，RD-MC 采用单组估计，提高了鲁棒性和效率。为了进一步减轻链路噪声的影响并提高鲁棒性，我们对局部估计应用移动平均。通过广泛的仿真，我们证明了 RD-MC 相比现有的最大共识算法对通信链路噪声更具鲁棒性。