【多智能体系统】遭受DoS攻击的网络物理多智能体系统的弹性模型预测控制MPC研究（Simulink仿真实现）

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💥1 概述

摘要：本研究聚焦于遭受拒绝服务（DoS）攻击的网络物理多智能体系统（CPS）的弹性模型预测控制问题。随着多智能体系统在众多领域的广泛应用，其面临的网络安全威胁，尤其是DoS攻击，对系统的正常运行和稳定性构成了严重挑战。本文旨在构建有效的弹性模型预测控制策略，以提高系统在DoS攻击下的性能和恢复能力，确保系统能持续稳定地运行。

关键词：网络物理系统（CPS）；拒绝服务（DoS）攻击；网络化控制系统；鲁棒模型预测控制（MPC）

一、引言

多智能体系统（MAS）是由多个具有自主决策能力、感知和通信能力的智能体组成的复杂网络系统。在网络物理系统中，这些智能体通常与物理环境紧密交互，执行各种控制任务。然而，网络物理多智能体系统易受到拒绝服务（DoS）攻击等网络威胁，这对其安全性和稳定性构成了严峻挑战。因此，研究遭受DoS攻击的网络物理多智能体系统的弹性模型预测控制具有重要意义。

二、DoS攻击对多智能体系统的影响

DoS攻击通过消耗目标系统的资源或阻塞通信链路，导致系统无法正常运行。对于多智能体系统而言，DoS攻击可能导致以下后果：

1. 通信中断：智能体之间的通信链路受到攻击，导致信息无法传递。
2. 状态估计误差：由于通信中断，智能体可能无法及时获取其他智能体的状态信息，从而导致状态估计误差增大。
3. 控制性能下降：DoS攻击可能导致控制指令无法及时传达给智能体，从而影响系统的控制性能。

三、弹性模型预测控制（MPC）方法

为了应对DoS攻击对多智能体系统的影响，研究者提出了弹性模型预测控制方法。该方法结合了MPC的优化特性和对系统约束的处理能力，以及针对DoS攻击的弹性机制。

1. MPC基础：MPC是一种基于模型的预测控制方法，它根据系统的当前状态和未来预测状态，通过求解优化问题来确定最优控制策略。MPC能够处理系统约束，并在一定程度上预测未来的系统行为。
2. 弹性机制：为了应对DoS攻击，弹性MPC方法引入了鲁棒性设计，如状态估计器的设计、通信协议的改进以及控制策略的鲁棒性优化等。这些机制旨在提高系统在遭受攻击时的稳定性和控制性能。

四、研究方法与技术路线

1. 系统建模：建立遭受DoS攻击的网络物理多智能体系统的数学模型，包括智能体的动力学模型、通信网络的拓扑结构以及DoS攻击的数学描述。
2. 弹性MPC算法设计：设计针对DoS攻击的弹性MPC算法，包括状态估计器的设计、预测模型的构建以及优化问题的求解等。
3. 仿真实验与验证：通过仿真实验验证所提算法的有效性。在仿真环境中模拟DoS攻击，并观察系统在攻击下的控制性能。
4. 参数优化与调整：根据仿真实验结果，对算法参数进行优化和调整，以提高系统的鲁棒性和控制性能。

五、预期成果与贡献

1. 提出一种有效的弹性MPC方法：该方法能够应对DoS攻击对多智能体系统的影响，提高系统的稳定性和控制性能。
2. 为网络物理多智能体系统的安全防护提供新思路：通过引入弹性MPC方法，为网络物理多智能体系统的安全防护提供了新的技术手段和思路。
3. 推动相关领域的研究与发展：本研究将促进多智能体系统、网络安全以及控制理论等领域的研究与发展。

六、结论与展望

本研究针对遭受DoS攻击的网络物理多智能体系统，提出了一种弹性模型预测控制方法。通过仿真实验验证了该方法的有效性。未来，将进一步研究更复杂的攻击场景和更先进的防护技术，以提高多智能体系统的安全性和稳定性。同时，也将探索将该方法应用于实际工业控制系统中的可行性和效果。

📚2 运行结果

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部分代码：

figure (1)

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hold on

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grid on

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grid on

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hold on

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subplot(335)

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grid on

subplot(336)

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legend('U');

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ylabel('ustatespace', 'fontsize',15);

grid on

subplot(337)

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axis([0 5 -7 7]);

hold on

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xlabel('t/s', 'fontsize',15);

ylabel('xlqr', 'fontsize',15);

subplot(338)

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legend('norm(e)');

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ylabel('elqr', 'fontsize',15);

grid on

subplot(339)

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legend('U');

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figure(2)

subplot(331)

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axis([0 5 -7 7]);

hold on

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subplot(332)

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ylabel('ewithattack', 'fontsize',15);

grid on

subplot(333)

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legend('U');

xlabel('t/s', 'fontsize',15);

ylabel('ulqr', 'fontsize',15);

grid on

subplot(334)

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grid on

xlabel('t/s', 'fontsize',15);

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subplot(335)

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xlabel('t/s', 'fontsize',15);

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grid on

subplot(336)

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legend('U');

xlabel('t/s', 'fontsize',15);

ylabel('uwithoutattack', 'fontsize',15);

grid on

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]杨建军.抵御拒绝服务攻击的孤岛微电网分布式二次控制策略研究[D].东北大学,2022.

[2]马月娜.DoS攻击下网络化系统动态事件触发模型预测控制[D].山西大学,2023.

[3]卢韦帆,尹秀霞.DoS攻击下网络化控制系统基于观测器的 记忆型事件触发预测控制[J].Control Theory & Applications / Kongzhi Lilun Yu Yinyong, 2022, 39(7).

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