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甲马营seo网站优化的,wordpress搬家图片不显示,设计软件有哪些手机版,网站内链有什么用✅作者简介#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者#xff0c;擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。#x1f34e; 往期回顾关注个人主页#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;个人信条#xff1a;格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询…✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍1 研究背景与意义1.1 研究背景多智能体系统Multi-Agent System, MAS的分布式协同控制作为分布式人工智能领域的核心研究方向凭借其在复杂任务执行中的高效协作优势已广泛应用于无人机集群侦察、智能交通编队、多机器人协同救援等关键领域。在这类系统中队形控制是实现协同任务的基础其核心目标是通过设计合理的控制协议使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型确保任务执行的高效性与稳定性。随着应用场景的复杂化多智能体系统的拓扑结构往往呈现出有向性特征——即智能体间的信息传递具有非对称性这与理想状态下的无向拓扑相比显著增加了分布式控制的设计难度。同时在含领导者-跟随者架构的多智能体系统中领导者常因外部环境干扰、任务动态调整等因素产生未知输入如加速度突变、路径临时偏移而传统队形控制方法多假设领导者输入完全可知或可直接观测导致其在实际应用中的鲁棒性严重不足。二分时变队形控制作为一种新型协同控制模式通过将智能体划分为两个对立且协作的子群实现组内协同、组间对抗的动态协作机制能够灵活适配避障、目标包围、区域分割等复杂动态任务需求。将该模式与分布式控制相结合可进一步提升系统的自主性与容错性但如何在有向拓扑约束和领导者未知输入的双重挑战下实现高精度的二分时变队形控制成为当前多智能体协同控制领域亟待解决的关键问题。1.2 研究意义本研究的理论意义在于突破传统控制方法对无向拓扑和领导者输入可知的依赖建立有向图下含未知输入领导者的二分时变队形控制理论框架丰富多智能体分布式协同控制的研究成果为复杂拓扑和不确定输入场景下的队形控制问题提供新的解决方案。从应用价值来看本研究提出的控制策略可有效提升多智能体系统在复杂环境中的适应性与鲁棒性。在无人机集群执行动态包围任务时能够应对通信链路的有向性约束和领航无人机的突发轨迹调整在智能交通系统中可实现自动驾驶车辆编队的动态重组与稳定行驶提升道路通行效率在多机器人救援场景中能保障机器人集群在信号非对称传递和领航机器人未知运动状态下的协同搜索能力具有重要的工程应用前景。2 问题描述与系统建模2.1 有向通信拓扑建模采用有向图 \( \mathcal{G} (\mathcal{V}, \mathcal{E}, \mathcal{A}) \) 描述多智能体系统的通信拓扑其中 \( \mathcal{V} \{0, 1, 2, ..., N\} \) 为节点集合节点0表示领导者节点1~N表示跟随者\( \mathcal{E} \subseteq \mathcal{V} \times \mathcal{V} \) 为有向边集合若存在有向边 \( (i, j) \in \mathcal{E} \)表示智能体i可向智能体j传递信息。邻接矩阵 \( \mathcal{A} [a_{ij}] \in \mathbb{R}^{(N1) \times (N1)} \) 中\( a_{ij} 0 \) 当且仅当 \( (i, j) \in \mathcal{E} \)否则 \( a_{ij} 0 \)。定义入度矩阵 \( \mathcal{D} \text{diag}\{d_0, d_1, ..., d_N\} \)其中 \( d_i \sum_{j0}^N a_{ij} \)则有向图的拉普拉斯矩阵 \( \mathcal{L} \mathcal{D} - \mathcal{A} \)。本文假设有向图 \( \mathcal{G} \) 包含以领导者为根的生成树即存在至少一条从领导者到每个跟随者的有向路径确保领导者的信息可逐级传递至所有跟随者同时有向图满足结构平衡条件即存在节点划分 \( \mathcal{V}_1 \cup \mathcal{V}_2 \mathcal{V} \) 且 \( \mathcal{V}_1 \cap \mathcal{V}_2 \emptyset \)使得对于任意 \( i \in \mathcal{V}_1, j \in \mathcal{V}_2 \) 有 \( a_{ij} \leq 0 \) 且 \( a_{ji} \leq 0 \)对于任意 \( i, j \in \mathcal{V}_k (k1,2) \) 有 \( a_{ij} \geq 0 \) 且 \( a_{ji} \geq 0 \)该条件是实现二分时变队形的基础。2.2 多智能体动力学模型考虑二阶多智能体系统领导者节点0和跟随者节点1~N的动力学模型分别为领导者\( \dot{x}_0(t) v_0(t) \)\( \dot{v}_0(t) u_0(t) \)跟随者\( \dot{x}_i(t) v_i(t) \)\( \dot{v}_i(t) u_i(t) \)\( i 1, 2, ..., N \)其中\( x_i(t) \in \mathbb{R}^m \)、\( v_i(t) \in \mathbb{R}^m \) 分别为智能体i的位置和速度状态\( u_i(t) \in \mathbb{R}^m \) 为控制输入\( u_0(t) \in \mathbb{R}^m \) 为领导者的未知输入满足 \( u_0(t) \) 及其各阶导数有界但具体表达式未知。2.3 二分时变队形控制目标定义二分时变队形期望位置 \( x_{id}(t) h_i(t) x_0(t) \)其中 \( h_i(t) \in \mathbb{R}^m \) 为跟随者i相对于领导者的时变队形偏移量且满足二分特性对于任意 \( i \in \mathcal{V}_1 \)\( h_i(t) h(t) \)对于任意 \( i \in \mathcal{V}_2 \)\( h_i(t) -h(t) \)\( h(t) \) 为预设的时变函数如线性时变、正弦时变等描述队形的动态变化规律。本研究的控制目标为设计分布式控制协议 \( u_i(t) \)使得在有向拓扑约束和领导者未知输入 \( u_0(t) \) 作用下所有跟随者的位置和速度满足\( \lim_{t \to \infty} \| x_i(t) - x_{id}(t) \| 0 \)\( \lim_{t \to \infty} \| v_i(t) - \dot{x}_{id}(t) \| 0 \)\( i 1, 2, ..., N \)3 核心控制方法设计3.1 未知输入估计器设计为解决领导者未知输入 \( u_0(t) \) 带来的控制难题设计分布式未知输入估计器利用跟随者与邻居智能体的局部状态信息实时估计领导者的未知输入。对于每个跟随者i构造估计器如下\( \dot{\hat{x}}_{0i}(t) \hat{v}_{0i}(t) k_1 \sum_{j0}^N a_{ij} (\hat{x}_{0i}(t) - x_j(t) \sigma_{ij} h_j(t)) \)\( \dot{\hat{v}}_{0i}(t) \hat{u}_{0i}(t) k_2 \sum_{j0}^N a_{ij} (\hat{v}_{0i}(t) - v_j(t) \sigma_{ij} \dot{h}_j(t)) \)\( \dot{\hat{u}}_{0i}(t) k_3 \sum_{j0}^N a_{ij} (\hat{x}_{0i}(t) - x_j(t) \sigma_{ij} h_j(t)) \)其中\( \hat{x}_{0i}(t) \)、\( \hat{v}_{0i}(t) \)、\( \hat{u}_{0i}(t) \) 分别为跟随者i对领导者位置、速度、未知输入的估计值\( k_1, k_2, k_3 0 \) 为估计器增益\( \sigma_{ij} 1 \) 当 \( i, j \in \mathcal{V}_k (k1,2) \)\( \sigma_{ij} -1 \) 当 \( i \in \mathcal{V}_1, j \in \mathcal{V}_2 \) 或 \( i \in \mathcal{V}_2, j \in \mathcal{V}_1 \)用于体现二分特性\( h_j(t) \) 为智能体j的预设时变偏移量领导者的偏移量 \( h_0(t) 0 \)。3.2 分布式二分时变队形控制协议基于未知输入估计结果设计自适应分布式控制协议仅利用跟随者与邻居智能体的局部状态反馈信息避免对全局拓扑信息如图拉普拉斯矩阵特征值的依赖。控制协议如下\( u_i(t) \hat{u}_{0i}(t) \dot{h}_i(t) k_p \sum_{j0}^N a_{ij} [ (x_i(t) - x_j(t)) - \sigma_{ij} h_i(t) ] k_v \sum_{j0}^N a_{ij} [ (v_i(t) - v_j(t)) - \sigma_{ij} \dot{h}_i(t) ] \hat{\theta}_i(t) \phi(x_i(t), x_j(t)) \)其中\( k_p, k_v 0 \) 为比例-微分增益\( \hat{\theta}_i(t) \) 为自适应参数估计值\( \phi(\cdot) \) 为回归基函数用于逼近系统可能存在的非线性扰动自适应更新律设计为 \( \dot{\hat{\theta}}_i(t) -\gamma \sum_{j0}^N a_{ij} [ (x_i(t) - x_j(t)) - \sigma_{ij} h_i(t) ]^T \phi(x_i(t), x_j(t)) \)\( \gamma 0 \) 为自适应增益。4 稳定性分析采用李雅普诺夫稳定性理论证明系统的收敛性。构造如下李雅普诺夫候选函数\( V(t) V_1(t) V_2(t) V_3(t) \)其中\( V_1(t) \frac{1}{2} \sum_{i1}^N \sum_{j0}^N a_{ij} \| (x_i(t) - x_j(t)) - \sigma_{ij} h_i(t) \|^2 \) 为队形误差能量项\( V_2(t) \frac{1}{2} \sum_{i1}^N \sum_{j0}^N a_{ij} \| (v_i(t) - v_j(t)) - \sigma_{ij} \dot{h}_i(t) \|^2 \) 为速度误差能量项\( V_3(t) \frac{1}{2} \sum_{i1}^N \hat{\theta}_i(t)^T \hat{\theta}_i(t) \) 为自适应参数误差能量项。对 \( V(t) \) 求导并结合系统动力学模型、估计器动态和控制协议通过不等式放缩可证明在有向图包含生成树且满足结构平衡的条件下存在正常数 \( \lambda \)使得 \( \dot{V}(t) \leq -\lambda V(t) \)即 \( V(t) \) 指数收敛至零。由此可推出队形误差 \( \| x_i(t) - x_{id}(t) \| \) 和速度误差 \( \| v_i(t) - \dot{x}_{id}(t) \| \) 均指数收敛至零实现预设的二分时变队形控制目标。同时未知输入估计误差 \( \| \hat{u}_{0i}(t) - u_0(t) \| \) 最终有界且收敛至微小邻域内验证了估计器的有效性。5 应用前景与未来展望5.1 应用前景本文提出的控制策略可直接应用于多个实际领域在无人机集群任务中可实现集群在动态环境下的二分包围与区域侦察应对领航无人机的突发轨迹调整在智能交通系统中能实现自动驾驶车辆的二分编队行驶提升道路通行效率并增强对前车突发加速/减速的适应性在多机器人协同救援中可保障机器人集群在信号非对称传递环境下的高效搜索与物资转运提升救援任务的成功率。5.2 未来展望未来研究可从以下三个方向展开1考虑通信时延与数据丢包的影响设计抗干扰的二分时变队形控制协议进一步提升系统的实际工程适应性2拓展至高阶非线性多智能体系统解决复杂动力学特性带来的控制难题3结合深度学习方法优化未知输入估计器和控制协议的参数设计实现控制性能的自适应优化推动方法在更复杂场景中的应用。6 结论本文针对有向图下含未知输入领导者的多智能体系统研究了分布式二分时变队形控制问题。通过构建有向拓扑模型和二阶动力学模型设计了分布式未知输入估计器和自适应控制协议利用李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的指数收敛性。仿真结果表明所提方法在领导者未知输入和有向拓扑约束下能够实现高精度的二分时变队形控制具有良好的鲁棒性和动态适应性。该研究为复杂环境下多智能体系统的协同控制提供了新的理论方法和技术支撑具有重要的理论价值和工程应用前景。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 王寅秋.非线性多智能体系统一致性分布式控制[D].北京理工大学[2025-12-26].DOI:CNKI:CDMD:1.1015.029664.[2] 翁凯,任彦,高伟.未知输入下多智能体系统的分布式协同控制[J].电光与控制, 2023, 30(10):13-20.DOI:10.3969/j.issn.1671-637X.2023.10.003.[3] 鲁荣翔.随机切换拓扑下二阶非线性多智能体系统的跟踪控制研究[D].湖北师范大学,2024. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP