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  • 多智能体一致性代码仿真,可以参考一下
  • 智能体一阶二阶一致性 matlab 仿真。...包涵一阶,二阶多智能体一致性,包涵对车辆的编队的算法仿真,最后仿真实现小车位置和速度的一致性。还包含带领导和时滞系统时的matlab仿真m文件 智能体
  • 该程序实现个有界输入的智能体状态趋于一致;并绘制出多智能体状态图以及一致函数曲线
  • 包涵一阶,二阶多智能体一致性,包涵对车辆的编队的算法仿真,最后仿真实现小车位置和速度的一致性。还包含带领导和时滞系统时的matlab仿真m文件
  • 多智能体一致性MATLAB仿真程序,研究了一阶一致性问题,使用LMI工具箱求解
  • 含过时信息的一致性仿真相对于一般一致性系统说,增加了过去时间的信息状态,能够加速一致性的收敛,打倒快速一致性
  • 文件包里包含了多智能体最优一致性避障算法研究文章一篇及Matlab仿真源程序,使用一致性算法进行避障有利用机器人快速到达目标位置
  • 基于matlab编写,5个智能体分为1-3,4-5两组,分别收敛至不同的状态。参考文献:多智能体_二阶系统组与混合阶情形的一致性问题研究_冯元珍 第三章
  • 一阶、二阶多智能体一致性编队的matlab仿真m文件,包括对车辆的编队的算法仿真,最后仿真实现小车位置和速度的一致性,思路清晰名了,非常适合初学者学习。
  • 包含多智能体一阶、二阶有无领导者等matlab仿真代码,适合初学者
  • %改变了Laplacian函数里面的FAI矩阵,使得状态收敛至静态值, clc; clear; % 初始化 X0 = [-3, 2, 1, -1,4]'; % 初始位置 DX0 = [0.3, 0.1, 0.5, 0.2, 0.4]'; % 初始速度 Y1 = [X0; DX0]; % 积分初值 ...n =
    %改变了Laplacian函数里面的FAI矩阵,使得状态收敛至静态值,
    clc;
    clear;
    
    % 初始化
    X0  = [-3, 2, 1, -1,4]';                               % 初始位置
    DX0 = [0.3, 0.1, 0.5, 0.2, 0.4]';                      % 初始速度
    Y1  = [X0; DX0];                                       % 积分初值
    n   = 5;
    n   = length(X0);
    A =[0 1 0 -1 1;
        0 0 1 0 0;
        1 0 0 0 0;
        0 0 0 0 1;
        0 0 0 1 0];                                     % 邻接矩阵,有向拓扑结构
    D =[1 0 0 0 0;
        0 1 0 0 0;
        0 0 1 0 0;
        0 0 0 1 0;
        0 0 0 0 1];                                     % 度矩阵,有向拓扑结构
    L = D - A;
    
    gama  = 1.2547;
    k     = 0.5;
    % 构造矩阵FAI
    FAI   = [zeros(n,n), eye(n); 
           -L, -k*eye(n)-gama*L]; 
    
    
    tBegin = 0;
    tEnd   = 10;
    h      = 0.1;
    times = (tEnd-tBegin) / h;
    Y(:,1) = Y1;
    t(1) = tBegin;
    
    i = 1;
    % 从1到100循环了100次
    while(i <= times)
        K1 = h * FAI * Y(1:10,i);
        K2 = h * FAI * Y(1:10,i) + K1/2;
        K3 = h * FAI * Y(1:10,i) + K2/2;
        K4 = h * FAI * Y(1:10,i) + K3;
        t(i+1) = t(i) + h;
        Val = (K1+2*K2+2*K3+K4)/6;
        Y(1:10,i+1) = Y(1:10,i) + Val;
        i = i+1;
    end
    
    % 显示
    subplot(2,1,1)
    plot(t,Y(1,:), t,Y(2,:), t,Y(3,:), t,Y(4,:), t,Y(5,:), 'linewidth',1.5)%位置
    subplot(2,1,2)
    plot(t,Y(6,:), t,Y(7,:), t,Y(8,:), t,Y(9,:), t,Y(10,:), 'linewidth',1.5)%速度
    

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  • 为了对下一时刻智能体系统的状态进行预测,加快系统收敛速度,提出算法将当前智能体间状态信息的差异作为一致性协议的反馈参数,该算法实现了对不同智能体输入的自适应调节,并使多智能体系统在有限时间内达到一致。...
  • 利用matlab仿真多智能体在饱和条件下的运动情况,和在有限时间下的仿真
  • 基于事件触发的多智能体一致性算法的研究,本人亲测程序可用
  • 文档中包含一个simulink仿真模型和S函数代码文件,在matlab中设置好路径,就可以成功仿真
  • 利用智能体间的分布式通信,提出了一种基于多智能体一致性的自适应下垂控制策略,用于解决传统下垂控制中频率和电压偏差、系统稳定性和功率分配精度的问题。在传统下垂控制基础上,建立了有功功率分配、有功-频率和...
  • 针对系统状态不可测和具有通信时延的线性多智能体系统,提出一种基于观测器的一致性控制算法.设计观测器用于解决智能体状态不可测的问题,在观测器的基础上,提出一种控制协议来实现带时变时延的线性多智能体系统一致性...
  • 为了有效降低多智能体一致性控制协议的更新次数,提出了仅依赖于各智能体及其邻居节点信息的分布式事件触发机制;为了使智能体网络渐近收敛至初始平均状态,提出了基于事件触发机制的智能体平均一致性协议;然后...
  • 本程序是自己针对一篇IEEE TCST文章,用matlab编程实现,已验证可以运行。...适合多智能体的编队或一致性研究的初学者学习。(这个程序上传的时候少了一个m文件,请搜索本人上传的所有资源找到补充文件)
  • 多智能体一致性算法

    千次阅读 2020-10-30 11:34:27
    https://chenquan9807.github.io/2020/10/26/multiAgent/
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  • 本程序是自己针对一篇IEEE TCST文章,用matlab编程实现,已验证可以运行。...适合多智能体的编队或一致性研究的初学者学习。(这个程序上传的时候少了一个m文件,请搜索本人上传的所有资源找到补充文件)
  • matlab 一致性算法

    2020-04-30 03:00:28
    基于多智能体一致性算法的matlab程序,对初学者很用用! 基于多智能体一致性算法的matlab程序,对初学者很用用!
  • 多智能体的编队控制matlab程序,适合多智能体的编队或一致性研究的初学者学习。
  • 低阶多智能体系统matlab仿真,主要是一阶多智能体的包含控制,以及没有包含的例子
  • 研究普通线性多智能体系统在有向拓扑结构下的一致性问题,提出一种基于分布式PID控制的新的一致性协议.\.首先通过变量转换将一致性问题转变为误差系统的渐近稳定问题;然后构造Lyapunov函数,基于线性矩阵不等式(LMI)给...
  • 针对二阶多智能体网络在无向连通拓扑结构下的间歇控制一致性问题,引入了合适的事件触发控制算法,该算法能够有效地减少控制器的更新次数。同时,模型中的每个智能体具有非线性项,使得多智能体网络更为实际。采用...
  • 本程序是自己针对一篇IEEE TCST文章,用matlab编程实现,已验证可以运行。...适合多智能体的编队或一致性研究的初学者学习。(这个程序上传的时候少了一个m文件,请搜索本人上传的所有资源找到补充文件)
  • %改变了Laplacian函数里面的FAI矩阵,使得状态收敛至静态值, clc; clear; % 初始化 X0 = [-3, 2, 1, -1,4]'; % 初始位置 DX0 = [0.3, 0.1, 0.5, 0.2, 0.4]'; % 初始速度 Y1 = [X0; DX0]; % 积分初值 ...n =
    %改变了Laplacian函数里面的FAI矩阵,使得状态收敛至静态值,
    clc;
    clear;
    
    % 初始化
    X0  = [-3, 2, 1, -1,4]';                               % 初始位置
    DX0 = [0.3, 0.1, 0.5, 0.2, 0.4]';                      % 初始速度
    Y1  = [X0; DX0];                                       % 积分初值
    n   = 5;
    n   = length(X0);
    A =[0 1 0 -1 1;
        0 0 1 0 0;
        1 0 0 0 0;
        0 0 0 0 1;
        0 0 0 1 0];                                     % 邻接矩阵,有向拓扑结构
    D =[1 0 0 0 0;
        0 1 0 0 0;
        0 0 1 0 0;
        0 0 0 1 0;
        0 0 0 0 1];                                     % 度矩阵,有向拓扑结构
    L = D - A;
    
    gama  = 1.2547;
    k     = 0.5;
    % 构造矩阵FAI
    FAI   = [zeros(n,n), eye(n); 
           -L, -k*eye(n)-gama*L]; 
    
    
    tBegin = 0;
    tEnd   = 10;
    h      = 0.1;
    times = (tEnd-tBegin) / h;
    Y(:,1) = Y1;
    t(1) = tBegin;
    
    i = 1;
    % 从1到100循环了100次
    while(i <= times)
        K1 = h * FAI * Y(1:10,i);
        K2 = h * FAI * Y(1:10,i) + K1/2;
        K3 = h * FAI * Y(1:10,i) + K2/2;
        K4 = h * FAI * Y(1:10,i) + K3;
        t(i+1) = t(i) + h;
        Val = (K1+2*K2+2*K3+K4)/6;
        Y(1:10,i+1) = Y(1:10,i) + Val;
        i = i+1;
    end
    
    % 显示
    subplot(2,1,1)
    plot(t,Y(1,:), t,Y(2,:), t,Y(3,:), t,Y(4,:), t,Y(5,:))%位置
    subplot(2,1,2)
    plot(t,Y(6,:), t,Y(7,:), t,Y(8,:), t,Y(9,:), t,Y(10,:))%速度
    

    在这里插入图片描述

    ————————————————
    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_36815313/article/details/109214873

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  • 系统动力学模型以及脉冲控制器如何设计,是使用ode45求解吗,求大神指导</p>

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