據外媒報道，來自北卡羅來納州立大學（North Carolina State University）的研究人員開發了一套算法，通過平衡各個組件對數據的需求，以及數據的發送和接收速度，從而提高自動駕駛汽車等信息物理系統的性能。

新算法論文作者之一、該大學電子與計算機工程教授Aranya Chakrabortty表示，“信息物理系統集成傳感器、設備和通信工具，允許所有系統元件共享信息，協調活動，以完成目標。”這些系統具有巨大的潛力，但也帶來了挑戰。

Chakrabortty解釋道，“具體而言，系統中的物理代理，即設備，需要大量的通信鏈路才能有效運行。這會導致大量數據流經通信網絡，從而導致路徑選擇延遲和排隊延遲。而延遲會導致代理需要等待很長時間才能采取行動，從而降低系統的質量。換言之，由于延遲時間太長，系統可能無法完成其既定目標。”這造成了一種困境，減少通信意味著系統每個元素將能夠更快地獲取信息，但會損害系統性能的質量，因為系統每個元件將使用更少的信息來運行。

Chakrabortty表示，“因此，我們需要在三個變量之間取得平衡，即適當的通信稀疏度、最佳延遲時間和代理的最佳可實現性能。要取得這種微妙的平衡，以盡可能好地方式執行任務，同時確保每個代理安全和穩定運行是不容易的，而這正是我們的算法發揮作用的地方。”

Chakrabortty和研究生Nandini Negi開發了三種算法，可減少系統中每個節點的數據請求總數，但確保每個節點都能快速接收充足的信息，以實現系統目標。Negi稱，“沒有一種萬能的解決方案可以適用于所有信息物理系統，但我們的算法允許用戶找到適用于所有系統的最佳通信解決方案。”

近年來，在設計信息物理系統（cyber–physical systems，簡稱CPS）稀疏度控制方面，出現了一些新的以降低通信成本為目標的研究方向。在這些設計中，常見的假設是通信發生在專用網絡上。然而，在許多實際應用中，通信必須發生在共享網絡上，這導致了兩個關鍵的設計挑戰，即反饋延遲和用戶之間無法公平共享帶寬。在此種設計約束條件下，研究人員開發了稀疏H2控制設計，該設計的一個基本方面是延遲本身可以是一個稀疏性函數，得以在H2中實現反饋延遲和用戶公平共享帶寬之間的平衡。

研究人員提出了三種不同的算法，第一種算法預設了可分配給網絡的帶寬，并產生穩定控制器的初始猜測。第二種算法采用乘子交替方向法（ADMM），對控制器進行稀疏化，同時令其適應反饋延遲，并優化H2性能。第三種算法將此種方法擴展到多用戶場景中，通過最小化用戶H2性能的差異，將總數固定、數量最優的通信鏈路公平地分配給用戶。這些算法將該問題轉換為具有混合整數線性規劃（MILP）約束的凸差（difference-of-convex，簡稱DC）規劃問題。研究人員提供了一些定理，證明這些算法的收斂性，并通過數值模擬進行了驗證。
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