众所周知，鲁棒性是指一个系统在面对各种故障和干扰时，仍然能够保持其性能和稳定运行的能力。

鲁棒性这一概念广泛应用于控制系统、人工智能模型和各类复杂系统的设计中。

具体来说，鲁棒性与稳定性不同，稳定性关注的是系统在扰动消失后的恢复能力，而鲁棒性则关注的是在持续扰动下系统的表现。

打个比方来说，在一个控制系统中，如果当系统的参数发生摄动，哪怕是微小的变化时，系统仍能保持其某些性能指标，那么这个系统就被认为是具有鲁棒性的。

刘策盯着主控电脑上的数据看了一下，这才反应过来。

“还真是鲁棒性出现了问题，之前我们怎么没想到。”

刘策低声嘀咕着，此时的他恨不得给自己来一巴掌。

在数据出现问题时，不止是他，整个研究所的人都不知把各项数据和实验结果反复核算了多少遍，偏偏每次数据都有很大的问题。

那时候，他们就应该怀疑鲁棒性这一问题了，偏偏谁都没往这方面去想。

在测试过程中，AI军事控制系统参数发生了变化，但系统已经没办法保持原有的性能指标，可不就是缺少了鲁棒性！

陈家齐松了一口气的同时，又急急问道。

“陆工，那我们现在该怎么解决这个问题？”

陆隐沉吟片刻，才说出了自己的见解。

解决AI军事控制系统中鲁棒性问题的方法有很多种，增强系统的自适应性和灵活性、改进算法和模型的抗干扰能力、以及提升系统在复杂环境下的稳定性和可靠性等。

根据主控电脑上的数据变化，陆隐想到了几种解决方法。

首先是利用多智能体系统分布式协同的优势，通过成员间的相互作用实现能力的增幅，以完成更复杂的任务。

例如，可以研究基于有界可测自适应变量输入的分布式控制方法，揭示输入饱和约束对多智能体系统一致性跟踪运动的影响规律。

第二个便是构建一个不确定性扰动估计器模型，设计抑制未知外部扰动和测量噪声的鲁棒协同控制方案，这种方案可以通过引入参数映射，以单参数镇定的方式来减少稳态跟踪控制误差，从而减轻不确定性因素对系统性能的影响。

这也是重中之重！

第三个是改进目前的算法和模型的抗干扰能力，对抗性攻击是故意向模型输入一些微小的扰动，使模型输出错误结果，对此，可以采用对抗训练和输入验证等方法来提高模型对这些恶意输入的识别能力。

随后再通过增加训练数据的多样性，如进行数据增强，像是旋转、翻转、添加噪声等，可以显着提高模型在实际应用中的鲁棒性。

同时，特征选择和重定义问题也可以有效提升模型对异常输入的处理能力。

第四个是提升系统在复杂环境下的稳定性和可靠性，针对具有模型不确定性、时变扰动等复杂约束的多智能体系统，研究基于神经网络估计的鲁棒协同控制方法。

这种方法可以构造神经网络估计系统模型中关于系统状态变量的未知时变分量，实现更精确的函数逼近，从而提高系统在复杂环境下的稳定性和可靠性。

而对于具有非凸输入约束且拓扑结构切换的高阶多智能体系统，可以引入非凸约束算子，设计基于相邻节点信息的一致性控制协议，这种方法能够解决非凸约束问题，确保系统在各种复杂条件下的稳定运行。

最后一个便是建立一个具有内置结构、机制或缓解措施的系统，以防止或避免来自特定威胁模式的危险，或提供抵御能力。

这种设计思路可以在系统开发阶段就充分考虑潜在的故障和干扰，确保系统在各种极端条件下的可靠运行，再从数据、算法、模型、控制策略等多个层面综合施策，形成多层次鲁棒性保障体系。