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龙图腾网获悉东北大学秦皇岛分校申请的专利一种优化控制输入提高网络平均可控性的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116599844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310611404.3，技术领域涉及：H04L41/0823；该发明授权一种优化控制输入提高网络平均可控性的方法是由项林英;项阅权设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种优化控制输入提高网络平均可控性的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种优化控制输入提高网络平均可控性的方法，涉及控制和复杂网络领域，首先，通过构造加权无向网络拓扑图，建立加权无向网络系统状态方程；然后，根据加权无向网络系统状态方程建立优化问题数学模型；其次，根据状态方程和目标函数设计输入选择指标；最后，根据输入选择指标确定优化问题的搜索空间并解决优化问题。本发明提供了一种计算效率高的控制输入选择优化算法，能够有效提高网络的平均可控性，降低控制成本，提高计算效率。以上技术可应用于社交网络的信息传递、基因网络的调控和移动机器人网络的运动协调等领域，具有重要的经济和社会价值。

本发明授权一种优化控制输入提高网络平均可控性的方法在权利要求书中公布了：1.一种优化控制输入提高网络平均可控性的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构造一个加权无向网络； 步骤2：根据步骤1中构造的加权无向网络，建立网络系统的状态方程； 步骤3：根据步骤2中网络系统的状态方程，定义优化问题的数学模型； 步骤4：根据步骤2中的状态方程与步骤3中的目标函数设计输入选择指标γij； 步骤5：根据步骤4设计的输入选择指标γij，对所有的节点i＝1,…,n和控制器j＝1,…,m，计算γij，并对γij进行降序排列，选择前NS个γij对应的节点i与控制器j构成候选输入搜索空间ΩS； 步骤6：根据步骤5得到的候选输入搜索空间ΩS，求解步骤3中优化问题的最优解，得到NS维二进制控制源选择向量η和NS维控制输入权重向量ω；计算步骤3中定义的 从而得到目标函数fB+ΔB在约束条件下的最大值； 步骤1中所述加权无向网络设为G＝V,E，其中，V＝{1,…,n}表示n个节点的集合，表示边的集合，表示n×n维加权邻接矩阵，如果节点i和节点j′之间有边相连，则aij′＝aj′i0，否则aij′＝aj′i＝0；aij′表示邻接矩阵中的第i行第j′列元素，即节点i和节点j′之间的边权值；表示n×n维实数矩阵的集合； 步骤2中所述状态方程具体形式为： 其中，是n维状态向量，是m维输入向量，是加权邻接矩阵，是输入矩阵，如果控制器j连接到节点i，则bij0，否则bij＝0；表示n×m维实数矩阵的集合，和分别表示n维和m维实数向量的集合； 步骤3中所述数学模型的目标函数如下： 其中，目标函数表示在输入增量矩阵作用下最大化函数fB+ΔB；fB+ΔB＝trWB+ΔB，且是优化输入矩阵B后的可控Gramian矩阵，tf是系统的被控时间，trWB+ΔB表示矩阵WB+ΔB的迹；设第i个节点与控制器j构成一个输入选择控制对i,j；候选输入搜索空间ΩS是被选择用来优化的输入选择控制对i,j的集合；NS是候选搜索空间ΩS中的元素个数，且NS＜＜mn；是n×m维输入选择矩阵，如果输入选择控制对i,j属于候选输入搜索空间ΩS，则Δk的第i行第j列对应的元素为1，其余为0；η是NS维二进制控制源选择向量且对于所有的k＝1,…,NS，ηk可取0或1；ω是NS维控制输入权重向量，ωk是控制输入对被控节点增加的控制权重，k＝1,…,NS；增加的外部控制输入与被控节点之间的最大控制权重是ωub；并且增加的最大控制总权重是ωmax；控制输入的最大修改次数是Nmax。

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