In diesem Artikel wird das Problem der Verfolgung der Privatsphäre und der Kohärenz in einem System mit mehreren Agenten mit diskreter, ungenauer Zeit untersucht. Um die Auswirkungen von Fehlern zwischen dem Klartext und seiner Entschlüsselung zu verringern, wurde ein verbessertes Liu-Verschlüsselungssystem entwickelt, um eine gute Wiederherstellung von Klartextinformationen zu gewährleisten. Die verstärkte Lerntechnologie wird verwendet, um unbekannte Dynamik und Fehler zwischen dem echten Signal und dem entschlüsselten Signal auszugleichen. Es wird eine Strategie zur Kontrolle der Verfolgung der Privatsphäre und Kohärenz auf der Grundlage der Rückwärtsmethode und des Wissens über Graphentheorie entworfen. Unter Verwendung der Lyapunov-Stabilitätstheorie wird nachgewiesen, dass die Fehler in der Kohärenzverfolgung von Mehrfachagentensystemen und alle Signale schließlich begrenzt sind. Schließlich wird die Wirksamkeit der entworfenen Kontrollstrategie anhand eines Simulationbeispiels überprüft.

Mehrere Agentensysteme; kohärente Verfolgung; Datenschutz; verstärktes Lernen