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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种FDI攻击下人在回路多智能体系统的优化控制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：CN119758816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411845812.6，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种FDI攻击下人在回路多智能体系统的优化控制方法是由陈振雷;黄宗盛;李铁山;龙跃;杨寒卿设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种FDI攻击下人在回路多智能体系统的优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种FDI攻击下人在回路多智能体系统的优化控制方法，属于多智能体系统控制技术领域。该控制方法构造非完全自主的领导者系统，并考虑跟随者控制器到执行器端受到FDI攻击。鉴于攻击方和防御方的对立关系，在零和博弈和自适应动态规划理论的统一设计框架下，构建绩效函数并得到纳什均衡点，即攻击者和防御者的最优策略；同时，为了减少网络资源的消耗，设计了动态事件触发机制；结合基于神经网络的单评价网结构，得到了纳什最优解。本发明控制方法实现了在FDI攻击影响下的动态事件触发博弈优化控制，构建了在统一框架下同时设计攻击者和防御者最优策略的方法，在达到博弈性能优化的同时节省了通信资源。

本发明授权一种FDI攻击下人在回路多智能体系统的优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种FDI攻击下人在回路多智能体系统的优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建非完全自主的多智能体系统动态模型，包括受外部操控的领导者和跟随者的动态方程，其中外部人类专家命令信号为未知的； 所述非完全自主的多智能体系统，包括一个领导者和N个跟随者，则多智能体系统具体为， 领导者： 跟随者： 其中，表示求导，下角标i为单个智能体系统的编号，i＝1,2,…,N，代表智能体i的系统状态，代表智能体i的控制输入，代表智能体i的内部动态，代表智能体i的输出动态；代表领导者的系统状态，代表外部人类专家给领导者发送的未知且非零的命令信号，代表领导者的内部动态，代表领导者的输出动态； 步骤2：在步骤1构建的多智能体系统动态模型的基础上，考虑跟随者控制器到执行器端受到FDI攻击，构建受FDI攻击的智能体系统动态模型，具体过程为： 考虑了发生在智能体i控制器到执行器通道上的FDI攻击，则遭受FDI攻击的智能体i的控制输入为， 其中，ui为uit的简写形式，χi为FDI攻击输入； 遭受FDI攻击的第i个智能体的动态模型可表示为： 其中，是被攻击的系统状态； 步骤3：根据步骤2中所得的受FDI攻击的智能体系统动态模型，设计性能函数，为每个智能体寻找纳什均衡点，即攻击者和防御者的纳什最优策略，具体过程为： 定义第i个智能体的二部一致性误差的动态方程为： 其中，aij为智能体i和智能体j之间的连接权重，若aij＞0代表智能体i和智能体j为合作关系，若aij＜0代表智能体i和智能体j为竞争关系；bi为智能体i和领导者之间的连接权重，若bi＞0代表智能体i和领导者之间为合作关系，反之，则为竞争关系；代表度矩阵且 依据博弈理论，控制输入期望性能提升而外部FDI攻击期望性能下降，二者存在对立关系，且当二者性能达到均衡最优时可构成纳什均衡点，因此设计性能函数为如下形式， 其中，γi表示期望的攻击衰减水平，γi＞0，Qii、Rij、Rii、Pii和Pij均为具有匹配维数的对称正定矩阵，表示第i个智能体的邻居智能体； 根据庞特里亚金的最大最小原理，纳什均衡点满足以下不等式： 构造哈密顿函数为如下形式： 其中，表示性能函数对二部共识误差的偏导； 则相应的HJIHamilton-Jacobi-Isaacs方程可表示为： 依据自适应动态规划理论，得到纳什均衡点的具体形式为， 步骤4：根据步骤3中的纳什均衡点，设计基于动态事件触发的HJI方程及纳什最优策略； 步骤5：根据步骤4中获得的基于动态事件触发的HJI方程，设计动态事件触发机制，以节省网络资源开销； 步骤6：设计基于神经网络的单评价网络模型逼近步骤3中的性能函数，并得到基于动态事件触发的纳什均衡点的逼近解； 步骤7：根据步骤6中在逼近过程中产生的贝尔曼残差，利用梯度下降法，生成步骤6中单评价网络的权重变化律直至收敛，基于权重结果即可得到控制输入。

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