随着人工智能技术的飞速发展，多智能体系统（MAS）在多个领域展现出了巨大的应用潜力，如智能交通、无人机编队和智能制造等。然而，传统多智能体系统协同控制算法面临数据隐私泄露和通信成本高昂等挑战。近年来，联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种分布式机器学习框架，为解决这些问题提供了新的思路。
联邦学习是一种分布式机器学习范式，允许多个节点在不共享本地数据的情况下共同训练一个全局模型。其核心思想是将数据保留在本地，仅将模型更新（如梯度）传递给中心服务器进行聚合，从而避免直接传输原始数据。
// 伪代码示例：联邦学习流程
for each round r = 1 to R do:
Server initializes model weights W[r]
for each client k in K do in parallel:
Client k receives W[r]
Client k trains model on local data and computes gradients g_k[r]
Client k sends g_k[r] to server
Server aggregates gradients: G[r] = Σ_k g_k[r]
Server updates model: W[r+1] = W[r] - η * G[r]
end for
多智能体系统协同控制旨在通过多个智能体之间的协作，实现共同目标。传统方法依赖于集中控制或完全信息共享，这在实际应用中往往难以实现。联邦学习为解决这一问题提供了可能，通过将模型训练过程分布到各个智能体上，既保护了数据隐私，又实现了协同控制。
基于联邦学习的多智能体系统协同控制算法主要包括以下几个步骤：
基于联邦学习的多智能体系统协同控制算法在多个领域具有广泛应用前景，如：
该算法的主要优势在于：
基于联邦学习的多智能体系统协同控制算法为解决数据隐私保护和协同控制问题提供了一种新的思路。通过分布式训练，该算法既保护了数据隐私，又实现了高效协同控制。未来，随着技术的不断发展，该方法有望在更多领域得到广泛应用。