基于神经网络的可变阈值事件触发机制用于分布式共识

《IEEE Systems, Man, and Cybernetics Magazine》：NN-ETM: Enabling Safe Neural Network-Based Event-Triggering Mechanisms for Consensus Problems

　　

摘要：

事件触发机制（ETMs）已被开发用于解决共识问题，以减少通信同时确保性能保证，但其设计因纳入代理的本地和邻居信息而变得越来越复杂。这通常导致临时性的解决方案，可能仅适用于所考虑的共识协议。我们旨在安全地将神经网络（NNs）整合到事件触发机制中，以提供通用解决方案同时保证性能。为了将共识协议的稳定性分析与神经网络的抽象解耦，我们推导了共识与事件触发机制对的设计准则，允许在温和的约束条件下独立分析每个元素。随后，我们提出了NN-ETM，一种具有神经网络的新型事件触发机制，通过网络学习的可变阈值自适应地减少通信，同时保持共识协议的稳定性保证。