多智能体在飞行过程中进行避障。利用的是一致性理论。值得学习。

基于遗传算法和粒子群优化算法的信道分配研究，文中介绍遗传算法和粒子群算法各自的优缺点，并进行结合算法进行信道分配

基于RBF神经网络的多智能体编队控制MATLAB仿真

提出一种利用粒子群优化算法进行在线寻优的自适应控制算法, 该方法可抑制极限环的振荡幅值. 应用极
值搜索控制的思想, 在线测量极限环的振荡幅度, 并将其作为优化目标, 利用粒子群优化算法寻找最优控制量, 使得
极限环的振荡幅值最小. 针对粒子群优化和极限环控制的特点, 提出一种加快收敛的算法. 数值实验表明, 提出的算
法不仅与传统基于摄动方法的极值搜索控制性能相当, 而且可对非凸和不光滑目标函数进行在线寻优, 鲁棒性更强.

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为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划，提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径，将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题，借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明，算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划，改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛，规划路径平滑、合理，有一定的实用价值。

基于粒子群优化的ATO控制策略

在线阅读： ​ 注： 所有文档写在docs文件夹下 ctrl+k添加跳转链接 多智能体系统 百度百科： 论文 视频 文章、回答 知乎问题： 知乎问题： 环境 多智能体强化学习 深度学习 《PyTorch深度学习实践》完结合集 视频 论文 文章、回答 强化学习 先打好强化学习的基础，再对多智能体强化学习进行研究。 视频 [伏羲课堂]基于知识引导的强化学习相关算法介绍 论文 文章、回答 环境 gym retro high-way 我的文章 浅谈强化学习 多智能强化学习 视频 知乎回答：如何入门MARL（多智能体强化学习）？ 【CAC2020Workshop】 孙长银、穆朝絮——多智能体深度强化学习的若干关键科学问题 论文 多智能体强化学习的相关论文 文章、回答 多智能体强化学习笔记05 值函数分解方法 SMAC源码详解 工具 XMind——思维导图 MindManager——思维导

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《无人驾驶车辆模型预测控制 [龚建伟，姜岩，徐威著]》，带有目录，查看方便。 本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。, 本书可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究参考资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。