A_Dynamic_Network_Simulation_Model_Based_on_Multi-Agent_Systems,希望对大家有用

Cooperative Control of Multi-Agent Systems 书籍 Frank L. Lewis 多智能体必备书籍 大名鼎鼎的Frank L. Lewis

软件编程：使用Java+JADE开发多智能体系统教程。

本文着重研究高阶非线性多智能体系统的自适应自适应模糊控制。 通信网络是具有固定拓扑的无向图。 每个代理由高阶积分器建模，该积分器具有未知的非线性动力学和未知的干扰。 在backstepping框架下，为每个代理设计了一个鲁棒的自适应模糊控制器，以使所有代理最终达成共识。 而且，从每个代理程序的控制器设计仅需要其自身及其邻居之间的相对状态信息的意义上说，这些控制器是分布式的。 一个四阶仿真实例证明了该算法的有效性。

Bipartite consensus of general linear multi-agent systems

Consensus control of nonlinear leader-follower multi-agent systems with actuating disturbances

以前对多智能体系统的大多数研究都只考虑了一阶和二阶动力学。 在这篇综述中，我们介绍了与分布式高阶线性多主体协调相关的主要结果和进展。 我们还将讨论当前的挑战，并提出一些有前途的研究方向，以及需要进一步研究的未解决问题。

python中的多代理路径规划 介绍 该存储库由Python中一些多主体路径规划算法的实现组成。 当前实现了以下算法： 依存关系 通过运行安装必要的依赖项。 pip3 install -r requirements.txt 集中式解决方案 在这些方法中，中央计划者有责任向机器人提供计划。 优先的安全间隔路径规划 SIPP是一个本地计划者，在考虑环境中的静态和动态障碍后，可以使用该计划生成无冲突的计划。 在多主体路径规划的情况下，环境中的其他主体被视为动态障碍。 执行 对于SIPP多主体优先级计划，请运行： cd ./centralized/sipp python3 multi_sipp.py input.yaml output.yaml 结果 可视化生成的结果 python3 visualize_sipp.py input.yaml output.yaml 录制视频 python3 v

关于多智能体系统的IEEE经典论文，当然也很精美

Distributed Optimization for Continuous-Time Multi-Agent Systems with External Disturbance and Discrete-Time Communication