为改进多自主体系统的学习过程并提高系统对外部干扰的鲁棒性，提出一种具有反馈控制的迭代学习一致性控制算法。首先，自主体之间通过共享控制输入信息以改进其学习过程，并且当系统外部存在非迭代重复干扰时，通过设计反馈控制器以提高系统的鲁棒性；然后，使用压缩映射的方法对系统一致性进行分析，并严格推导出算法的收敛条件；最后，通过仿真实验验证了算法的正确性和有效性，改进后的算法与P型算法相比有更高的收敛速度，且在存在外部干扰时有更平滑的收敛曲线。
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