半自治网络中领导者的 Fiedler 向量刻画与识别
最优化与控制
2025-11-11 v3
摘要
本文解决从观测到的智能体动态中识别半自治共识网络中领导者节点的问题。使用接地 Laplacian 公式，我们导出了谱条件，确保与领导者和跟随者节点相关联的 Fiedler 向量的分量是不同的。在此基础之上，我们采用先前工作中的相对节奏概念作为一个可观测量，将智能体的稳态速度与 Fiedler 向量联系起来。这种关系使得我们能够开发一种数据驱动算法，仅使用稳态速度测量来重构 Fiedler 向量——从而识别领导者集合——而无需了解网络拓扑。所提出的方法通过数值例子进行了验证，展示了如何将谱性质和相对节奏测量相结合，以揭示共识网络中隐藏的领导结构。
引用
@article{arxiv.2511.02317,
title = {Fiedler-Based Characterization and Identification of Leaders in Semi-Autonomous Networks},
author = {Evyatar Matmon and Daniel Zelazo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.02317},
year = {2025}
}