[发明专利]基于深度学习的多智能体系统一致性攻击方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的多智能体系统一致性攻击方法及系统，方法包括步骤：S1.构建多智能体容错一致性系统模型；S2.对构建的系统模型通过CNN网络获取适宜攻击的两个节点；S3.攻击选取的两个节点并采用一致性攻击算法进行更新；S4.对处理后的所有智能体进行交互迭代处理，使整个系统被拆分并且无法达到一致。本发明使用一致性攻击算法对一致性算法中每个智能体的状态值进行影响，通过对邻居智能体每个时刻状态值的计算，让错误智能体更新自己的状态值，并往不同方向进行更新，从而影响正确节点的状态值，最终使整个系统被拆分并且无法达到一致。