1.一种基于状态隐私保护的多智能体容错一致性方法，其特征在于，包括步骤：S1.构建多智能体容错一致性系统模型；

S2.对构建的系统模型中的智能体通过同态加密算法进行处理；

S3.对处理后的所有智能体进行交互迭代处理，使所有好的智能体的状态值达到一致。

2.根据权利要求1所述的一种基于状态隐私保护的多智能体容错一致性方法，其特征在于，所述步骤S1中构建多智能体容错一致性系统模型，其中多智能体的拓扑结构表示为：G(V,E)，V＝{1,2,…,n}表示智能体集合， 表示智能体之间的连接关系。

3.根据权利要求2所述的一种基于状态隐私保护的多智能体容错一致性方法，其特征在于，所述步骤S2中智能体通过同态加密算法进行处理具体为：智能体通过同态加密算法产生一对密钥，其中，秘钥包括公钥和私钥。

4.根据权利要求3所述的一种基于状态隐私保护的多智能体容错一致性方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

S31.智能体i将自己的状态值通过自己的公钥进行加密，得到第一加密结果，智能体i将第一加密结果以及自己的公钥发送给自己的邻居智能体j；

S32.邻居智能体j使用智能体i发送过来的公钥加密自己的状态值，得到第二加密结果；

S33.计算第一加密结果和第二加密结果之间的差值，并将计算出的差值附以随机数βj的指数次方，得到第三加密结果，将得到的第三加密结果发送回智能体i；

S34.智能体i将第三加密结果使用自己的私钥进行解密操作，得到第一解密结果；

S35.智能体i使用第一解密结果以及对智能体j的权重更新自己的状态值，得到更新后的状态值；

S36.将βj替换成 并重复执行步骤S31至S34，则智能体i得到第二解密结果；

S37.通过第一解密结果和第二解密结果计算智能体j的奖励值，并根据得到的奖励值计算综合信任度；

S38.通过计算得到的所有综合信任度来更新智能体i对每个邻居智能体j的权重，得到更新后的权重；

S39.智能体i使用更新后的权重来更新自己的状态值；

S40.重复步骤S31至S39，使所有好的智能体的状态值达到一致。

5.根据权利要求4所述的一种基于状态隐私保护的多智能体容错一致性方法，其特征在于，所述步骤S35中得到更新后的状态值，表示为：其中，x'i表示智能体i更新后的状态值；xi表示智能体i上一时刻状态值；αij表示智能体i对智能体j的权重；xj表示智能体j上一时刻的状态值；ωi表示随机噪声；βj(xj‑xi)表示第一解密结果。

6.根据权利要求5所述的一种基于状态隐私保护的多智能体容错一致性方法，其特征在于，所述步骤S37中计算智能体j的奖励值，表示为：其中，rij表示奖励值； 表示第二解密结果。

7.根据权利要求6所述的一种基于状态隐私保护的多智能体容错一致性方法，其特征在于，所述步骤S37中根据得到的奖励值计算综合信任度，表示为：Qij'＝Qij+η(rij‑Qij)其中，Qij'表示更新后节点i对节点j的综合信任度；Qij表示节点i对节点j的综合信任度；η表示步长。

8.根据权利要求7所述的一种基于状态隐私保护的多智能体容错一致性方法，其特征在于，所述步骤S38中得到更新后的权重，表示为：其中，α'ij表示更新后智能体i对智能体j的权重。

9.根据权利要求8所述的一种基于状态隐私保护的多智能体容错一致性方法，其特征在于，所述步骤S39中智能体i使用更新后的权重来更新自己的状态值，表示为：其中，x”i表示智能体i第二次更新后的状态值。

10.一种基于状态隐私保护的多智能体容错一致性系统，其特征在于，包括：构建模块，用于构建多智能体容错一致性系统模型；

处理模块，用于对构建的系统模型中的智能体通过同态加密算法进行处理；

迭代模块，用于对处理后的所有智能体进行交互迭代处理，使所有好的智能体的状态值达到一致。