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龍圖騰網獲悉東華大學申請的專利DoS攻擊下動態彈性事件觸發的多智能體系統的分布式優化方法、設備、存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120499190B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202511000277.9，技術領域涉及：H04L67/1087；該發明授權DoS攻擊下動態彈性事件觸發的多智能體系統的分布式優化方法、設備、存儲介質是由楊艷萍;熊育馨;沈波設計研發完成，并于2025-07-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本DoS攻擊下動態彈性事件觸發的多智能體系統的分布式優化方法、設備、存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種DoS攻擊下動態彈性事件觸發的多智能體系統的分布式優化方法、設備、存儲介質，其中，DoS攻擊下基于動態彈性事件觸發的多智能體系統的分布式優化方法，包括：獲取彈性事件觸發數據，彈性事件觸發數據觸發異構線性多智能體系統模型進行多智能體系統的分布式優化，獲得分布式優化方法的最優解；引入輔助變量解決有向不平衡拓撲圖引起的不平衡問題。本發明公開一種DoS攻擊下動態彈性事件觸發的多智能體系統的分布式優化方法、設備、存儲介質；以異構線性多智能體系統為基礎，引入動態彈性事件觸發機制來節省通信資源，在保證系統安全性的前提下，提升求解分布式優化問題的效率。

本發明授權DoS攻擊下動態彈性事件觸發的多智能體系統的分布式優化方法、設備、存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種DoS攻擊下基于動態彈性事件觸發的多智能體系統的分布式優化方法，其特征在于，包括： 獲取彈性事件觸發數據， 所述彈性事件觸發數據觸發異構線性多智能體系統模型進行多智能體系統的分布式優化，獲得分布式優化方法的最優解； 其中，彈性事件觸發數據包括，當通信網絡遭受到DoS攻擊時，所述DoS攻擊造成異構線性多智能體系統在無向拓撲和有向不平衡拓撲切換； 異構線性多智能體系統模型中通過優化控制器引入輔助變量解決有向不平衡拓撲圖引起的不平衡問題；并通過動態彈性事件觸發機制，得到基于動態彈性事件觸發的分布式優化方法； 包含N個智能體的所述異構線性多智能體系統模型，包括： ； 其中，t為時間，智能體i的狀態，控制輸入和輸出,，和分別表示的,和維實向量；，和分別是智能體i的常數矩陣，，和分別表示，和維實矩陣； 所述異構線性多智能體系統模型所需要解決的一致性分布式優化問題是每個智能體的輸出值一致收斂到優化問題的最優解處； 包括以下算法: ;; 其中，是智能體i的局部目標函數，;是系統的全局目標函數，;是分布式優化問題中一致性約束條件，是N個智能體輸出的堆疊，即整個系統的輸出，上標T表示轉置操作；為滿足約束條件的縮寫；為拉普拉斯矩陣，為克羅內克積，為q維單位矩陣； 當異構線性多智能體系統模型一致收斂到優化問題的最優解時，全局目標函數達到最小值，則系統解決了分布式優化問題； 通過對攻擊的次數和持續時間進行約束對DoS攻擊建模； 異構線性多智能體系統模型遭受DoS攻擊的次數約束包括：；異構線性多智能體系統模型遭受DoS攻擊的持續時間約束包括：； 其中，和分別表示在時間段內攻擊的發生次數和持續時間，和分別是相應的約束參數，和分別是相應的攻擊次數和持續時間的初始值； 所述優化控制器采用一致性控制方法和基于梯度的優化方法結合構建的優化控制器； 在異構線性多智能體系統的拓撲為無向圖時，采用一致性控制方法和基于梯度的優化方法結合構建得到分布式優化控制器，分布式優化控制器包括以下算法：； 其中，，和分別是智能體i的控制輸入，狀態和輸出；和分別是智能體i的輔助狀態；和是智能體i和j在觸發時刻的輸出狀態；α和β均是正參數控制參數；是局部目標函數的梯度，是智能體i和智能體j之間的連接權重，表示DoS攻擊會造成智能體i和j之間的連接權重會在0和1之間發生切換，是參數增益控制矩陣；，，是智能體i的增益矩陣，需要滿足的矩陣等式條件包括：，其中和代表和維零矩陣； 當異構線性多智能體系統的拓撲為有向不平衡圖時，在分布式優化控制器中引入輔助變量獲得改進的分布式優化控制器，通過改進的分布式優化控制器解決有向不平衡拓撲圖引起的異構多智能體系統的分布式優化問題； 改進的分布式優化控制器包括： ；其中，為第j個智能體的輔助狀態變量。

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