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新聞網訊 近來，自動化學院省突貢專家、省杰青紀志堅教授所帶領的研究團隊在控制與計算機領域頂級期刊《IEEE Transactions on Cybernetics》發(fā)表長篇研究論文兩篇“The complexity in complete graphic characterizations of multiagent controllability”、“The graphical conditions for controllability of multiagent systems under equitable partition”，該期刊系SCI大類一區(qū)Top期刊，為該領域內影響因子(11.097)最高的期刊。紀志堅教授為第一篇論文的第一作者(該論文為ESI高被引文章)，紀志堅教授指導的博士生渠繼軍為第二篇論文的第一作者(紀志堅教授為通訊作者)，其中青島大學為第一和通訊署名單位。在這兩篇文章中，首次以定量方式揭示了群體系統(tǒng)能控性圖理論特征刻畫的復雜性成因，并歸納提出了獲得圖理論特征刻畫的一般步驟。此外，通過等價劃分的方法，建立了代數性質和拓撲特征的聯立通道，進而得到了實現能控的新條件。

紀志堅教授指導的田磊博士以第一作者在國際知名期刊《Systems & Control Letters》發(fā)表研究論文“A Unified Approach for the influences of negative weights on system consensus”，其中紀志堅教授為本文通訊作者，青島大學為第一和通訊署名單位。文章提出了一種統(tǒng)一的方法處理連接權重為負時如何確保系統(tǒng)一致性的問題，所得結果為充要條件。

群體系統(tǒng)的分布式性能與拓撲結構密切相關，特別，分布式能控性拓撲特征的研究是該領域極具挑戰(zhàn)性的一個課題，在該項研究中，如何從圖的拓撲結構層面直接判定能控性，得到了重點關注。此外，分布式一致性性能的實現也與拓撲結構和權重密切相關，并得到了廣泛研究。所獲成果對這兩方面問題的研究帶來了新的認識。

紀志堅教授研究團隊積極加強國內外交流與合作，科研成果顯著。該團隊還于近來證明了拓撲結構等價劃分方法足以完全解決個體數不超過6的群體系統(tǒng)的能控性，并就更復雜系統(tǒng)的等價劃分方法的局限性得到了結果。此外，首次將物理學中的陶哲軒等式應用到群體智能系統(tǒng)中，得到了系統(tǒng)能控的判別方法。上述成果發(fā)表在期刊《SCIENCE CHINA Information Sciences》上，題目為“Sufficient conditions and limitations of equivalent partition in multi-agent controllability”，該期刊系JCR Q1區(qū), 中科院2區(qū)期刊。該成果以青島大學為第一和通訊署名單位，我院碩士研究生國俊豪為第一作者，紀志堅教授為通訊作者。

本課題研究得到了國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金面上項目、山東省泰山學者攀登計劃和山東省泰山學者特聘教授計劃的資助。

[1] Zhijian Ji, Hai Lin, Shaobin Cao, Qingyuan Qi and Huizi Ma, The complexity in complete graphic characterizations of multiagent controllability,IEEE Transactions on Cybernetics, January 2021, 51(1): 64-76. (ESI高被引論文)

[2] Jijun Qu, Zhijian Ji?, and Yang Shi, The graphical conditions for controllability of multi- agent systems under equitable partition,IEEE Transactions onCybernetics, September, 2021, 51(9):4661-4672.

[3] Lei Tian, Zhijian Ji?, YungangLiu, and Chong Lin, A unified approach for the influences of negative weights on system consensus,System & Control Letter，已接收.

[4] Junhao Guo, Zhijian Ji? and Yungang Liu，Sufficient conditions and limitations of equivalent partition in multi-agent control ability，SCIENCE CHINA Information Sciences，2021, DOI: 10.1007/s11432-020-3159-9.