基于局部操作的动态网络谱设计

受网络拉普拉斯矩阵特征值谱与其中演化动态过程行为之间关系的启发，我们提出了一种分布式迭代算法，使一组 $n$ 个自主智能体能够自组织其通信网络结构，以控制网络的特征值谱。在我们的算法中，假设每个智能体仅能获取其周围网络的局部（近视）视图。在每次迭代中，网络中的智能体执行去中心化决策过程，以确定能使定义在特征值谱空间中的距离函数最小化的边添加/删除操作。该谱距离具有有趣的理论性质，允许对决策过程进行高效的分布式实现。我们的迭代算法在构造上即具有稳定性，即局部优化网络的特征值谱，并在实践中表现出极其优异的性能。我们通过非平凡仿真来展示结果，在仿真中我们设计了匹配复杂网络（如小世界网络和无标度网络）谱特性的网络。