多智能體網絡化系統的一致性問題是分布式協同控制和智能系統研究中的核心課題之一，在機器人集群控制、無人機編隊飛行、智能電網等領域具有廣泛應用。在現實環境中，這些多智能體系統經常受到外部干擾的影響，且傳統的一致性協議在面對網絡規模變化時，通常需要重新調整控制參數，否則可能導致一致性無法保持或系統性能劣化，可擴展性較差。因此，如何增強多智能體系統一致性網絡的魯棒性與可擴展性，是學術界和工業界共同關注的難題。

針對這一科學問題，西安電子科技大學機電工程學院多智能體研究中心鄭元世教授團隊通過引入了智能體及鄰居的歷史狀態，提出了一種基于記憶信息的一致性協議并建立了該協議下顯式的一致域。通過嚴格的數學證明與數值驗證，發現了記憶信息不僅可促進多種一致行為的自發涌現，還能顯著增強多智能體系統一致性網絡的魯棒性與可擴展性。此外，研究團隊通過建立了控制參數、記憶系數、網絡拓撲特征和網絡性能之間的定量和定性關系，得到了記憶信息增強網絡性能的理論極限，發現了一致性網絡的魯棒性與可擴展性呈正相關。該研究率先揭示了記憶信息對多智能體系統一致性網絡性能的增強機制，不僅為多智能體網絡的優化提供了新的見解，也為實際應用中設計魯棒性和可擴展性俱佳的控制算法提供了重要的理論依據。

研究成果得到了國家自然科學基金面上項目（62273267）的資助，以“Robustness and scalability of consensus networks: the role of memory information”為題，長文（full paper）形式在線發表在控制領域頂級期刊《IEEE Transactions on Automatic Control》上，西安電子科技大學為論文第一單位，機電工程學院王嘉敏博士為第一作者，鄭元世教授為通訊作者。

據悉，《IEEE Transactions on Automatic Control》是IEEE控制系統學會的旗艦匯刊，被公認為國際控制與自動化領域的頂級期刊，是衡量各高校控制領域學術水準的標志性期刊，其長文發表需要重要理論或應用創新。

近年來，該研究團隊一直致力于探索集群控制及性能優化的新范式，深入挖掘智能體動力學、通信網絡、通信協議和網絡性能之間的本質聯系，逐步建立較為完善的理論分析框架，并最終取得這項創新性研究成果，為群體智能的涌現機理進一步提供了理論支撐。團隊前期相關研究成果已于2024年發表在控制領域頂級期刊《IEEE Transactions on Automatic Control》（長文）和《Automatica》，機電工程學院王嘉敏博士均為論文的第一作者。