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我们研究了在 makespan（最后到达时间）标准上的图（MPP）上的最优多机器人路径规划问题。 我们实现了 A* 搜索算法来寻找解决方案。 在 MPP 实例中，机器人被唯一标记（即，可区分）并被限制在 nxn 平方连接图中。 在没有碰撞的情况下，机器人可能会在一个时间步长内从一个顶点移动到相邻的一个顶点，这可能发生在两个机器人同时移动到同一顶点或沿同一条边向不同方向移动时。 我们的 MPP 公式的一个显着特点是我们允许机器人在完全占用的循环中同步旋转。 为了解决上述问题，我们实施了 A* 算法，以从给定的初始 3x3 机器人位置和所需的 3x3 机器人位置中找到最佳路线。 第一个算法开始构建图，其连接向我们展示了可能的运动。 然后我们将其扩展为基于时间的图。 根据时间扩展图，每个时间步长都复制所有节点。 这意味着如果我们有 3x3 节点作为给定的例子，我们将在我们的时间扩展图中有 3

Minghui Zhu和Sonia Martínez关于多智能体系统分布式优化方面的经典教材。

结合带钢连续轧制过程控制系统的特点,提出基于多智能体理论的控制方法。将多智能体理论应用于连续轧 制过程的控制之中,给出了基于多智能体轧制过程的控制系统架构,并对多智能体控制系统的划分机制、协调机制和模 型结构等关键问题进行了分析和研究,提出一套基于多智能体的带钢连续轧制过程控制系统的全新控制结构。该系统 有利于建立轧制流程的广义集成模型,消除控制系统之间的耦合关系,实现连续轧制生产的高度自动化和智能化。

光谱特征集-波峰、平坦度、偏度、斜率、减少

ARMstep-U仿真器是用ARM处理器调试的仿真起，符合IEEE 1149.1 规范，并且与Multi-ICE兼容。它可以使用ADS1.2调试，支持全部ARM处理器内核。 可以满足使用者对ARM处理器核心软件更多的开发和出错的需求

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。

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