為了提高DInCIKF在大規模多智能體系統中的計算效率，可以考慮以下幾個策略：
分佈式計算架構：利用分佈式計算的優勢，將計算任務分配給不同的智能體或計算節點。這樣可以減少單個智能體的計算負擔，並加快整體的計算速度。
稀疏矩陣技術：在處理估計誤差協方差矩陣時，利用稀疏矩陣技術來減少計算量。由於在多智能體系統中，許多智能體之間的相互關係可能是稀疏的，因此可以只計算必要的部分，從而提高效率。
增量式更新：採用增量式更新方法，僅在新數據到達時更新估計，而不是每次都重新計算整個估計過程。這樣可以顯著減少計算時間，特別是在數據流量較大的情況下。
並行處理：利用多核處理器或GPU進行並行計算，特別是在執行矩陣運算和數據融合時，可以顯著提高計算速度。
優化算法：對DInCIKF中的關鍵步驟進行算法優化，例如使用更高效的數值方法來解決非線性最小二乘問題，或改進CI步驟中的權重計算方法，以減少計算複雜度。
通過這些方法，可以有效提高DInCIKF的計算效率，使其能夠應對更大規模的多智能體系統。