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龙图腾网获悉东华大学申请的专利DoS攻击下动态弹性事件触发的多智能体系统的分布式优化方法、设备、存储介质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：CN120499190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202511000277.9，技术领域涉及：H04L67/1087；该发明授权DoS攻击下动态弹性事件触发的多智能体系统的分布式优化方法、设备、存储介质是由杨艳萍;熊育馨;沈波设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本DoS攻击下动态弹性事件触发的多智能体系统的分布式优化方法、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种DoS攻击下动态弹性事件触发的多智能体系统的分布式优化方法、设备、存储介质，其中，DoS攻击下基于动态弹性事件触发的多智能体系统的分布式优化方法，包括：获取弹性事件触发数据，弹性事件触发数据触发异构线性多智能体系统模型进行多智能体系统的分布式优化，获得分布式优化方法的最优解；引入辅助变量解决有向不平衡拓扑图引起的不平衡问题。本发明公开一种DoS攻击下动态弹性事件触发的多智能体系统的分布式优化方法、设备、存储介质；以异构线性多智能体系统为基础，引入动态弹性事件触发机制来节省通信资源，在保证系统安全性的前提下，提升求解分布式优化问题的效率。

本发明授权DoS攻击下动态弹性事件触发的多智能体系统的分布式优化方法、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种DoS攻击下基于动态弹性事件触发的多智能体系统的分布式优化方法，其特征在于，包括： 获取弹性事件触发数据， 所述弹性事件触发数据触发异构线性多智能体系统模型进行多智能体系统的分布式优化，获得分布式优化方法的最优解； 其中，弹性事件触发数据包括，当通信网络遭受到DoS攻击时，所述DoS攻击造成异构线性多智能体系统在无向拓扑和有向不平衡拓扑切换； 异构线性多智能体系统模型中通过优化控制器引入辅助变量解决有向不平衡拓扑图引起的不平衡问题；并通过动态弹性事件触发机制，得到基于动态弹性事件触发的分布式优化方法； 包含N个智能体的所述异构线性多智能体系统模型，包括： ； 其中，t为时间，智能体i的状态，控制输入和输出,，和分别表示的,和维实向量；，和分别是智能体i的常数矩阵，，和分别表示，和维实矩阵； 所述异构线性多智能体系统模型所需要解决的一致性分布式优化问题是每个智能体的输出值一致收敛到优化问题的最优解处； 包括以下算法: ;; 其中，是智能体i的局部目标函数，;是系统的全局目标函数，;是分布式优化问题中一致性约束条件，是N个智能体输出的堆叠，即整个系统的输出，上标T表示转置操作；为满足约束条件的缩写；为拉普拉斯矩阵，为克罗内克积，为q维单位矩阵； 当异构线性多智能体系统模型一致收敛到优化问题的最优解时，全局目标函数达到最小值，则系统解决了分布式优化问题； 通过对攻击的次数和持续时间进行约束对DoS攻击建模； 异构线性多智能体系统模型遭受DoS攻击的次数约束包括：；异构线性多智能体系统模型遭受DoS攻击的持续时间约束包括：； 其中，和分别表示在时间段内攻击的发生次数和持续时间，和分别是相应的约束参数，和分别是相应的攻击次数和持续时间的初始值； 所述优化控制器采用一致性控制方法和基于梯度的优化方法结合构建的优化控制器； 在异构线性多智能体系统的拓扑为无向图时，采用一致性控制方法和基于梯度的优化方法结合构建得到分布式优化控制器，分布式优化控制器包括以下算法：； 其中，，和分别是智能体i的控制输入，状态和输出；和分别是智能体i的辅助状态；和是智能体i和j在触发时刻的输出状态；α和β均是正参数控制参数；是局部目标函数的梯度，是智能体i和智能体j之间的连接权重，表示DoS攻击会造成智能体i和j之间的连接权重会在0和1之间发生切换，是参数增益控制矩阵；，，是智能体i的增益矩阵，需要满足的矩阵等式条件包括：，其中和代表和维零矩阵； 当异构线性多智能体系统的拓扑为有向不平衡图时，在分布式优化控制器中引入辅助变量获得改进的分布式优化控制器，通过改进的分布式优化控制器解决有向不平衡拓扑图引起的异构多智能体系统的分布式优化问题； 改进的分布式优化控制器包括： ；其中，为第j个智能体的辅助状态变量。

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