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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利一种混合攻击下多智能体系统的直接型迭代学习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：CN120779723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510833919.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种混合攻击下多智能体系统的直接型迭代学习控制方法是由林娜;池荣虎;彭慧明设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合攻击下多智能体系统的直接型迭代学习控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能控制技术领域，具体涉及一种混合攻击下多智能体系统的直接型迭代学习控制方法，包括：S1、构建非重复初值下多智能体一致性输出的线性参数化模型；S2、建立FDI攻击下多智能体系统的迭代扰动观测器和参数估计器；S3、构建DoS攻击下多智能体系统的前向补偿策略；S4、构建多智能体系统基于观测器和前向补偿的直接迭代学习控制方案。本发明有效降低控制器复杂度，提升系统对不同攻击的适应性，在复杂攻击环境下，可精准实现多智能体系统的一致性跟踪目标，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种混合攻击下多智能体系统的直接型迭代学习控制方法在权利要求书中公布了：1.一种混合攻击下多智能体系统的直接型迭代学习控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建非重复初值下多智能体一致性输出的线性参数化模型，运用状态转移的方法，将之前所有时刻的一致性输出转移到初始状态上； S2、建立FDI攻击下多智能体系统的观测器和参数估计器，所述观测器迭代地估计总不确定性，并将初值不同引起的系统不确定性和FDI攻击同时引到等效线性化参数的尾项上；利用差分计算去除攻击后一致性输出的错误数据对观测的影响，并引入中间变量状态函数和可调参数来实时调整观测值并观测尾项，具体如下： 步骤S2-1、建立如下FDI攻击模型： 其中， 为第k次迭代时刻第j个智能体遭受攻击后的一致性输出； 为第k次迭代时刻第j个智能体的一致性输出； 为攻击者注入到第k次迭代时刻第j个智能体的数据； 进一步，由线性参数化模型得到攻击后的一致性输出为： 其中，为总不确定性项； 是等效线性化参数向量；是由系统中非重复初值所引起的未知扰动；，表示差分算子，表示系统输入； 步骤S2-2、运用如下迭代扰动观测器来估计带有攻击的多智能体系统的总不确定性： 其中，为总不确定项的估计值；是状态函数;为常数;为的估计值； 利用投影算法得到的估计算法如下： 其中，为步长因子；是权重因子；表示向量的二范数运算符； S3、构建DoS攻击下多智能体系统的前向补偿策略，并将补偿加在一致性输出上； S4、构建多智能体系统基于观测器和前向补偿的直接迭代学习控制方案。

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