本代码运用自适应动态规划理论，结合BP神经网络，设计实现多智能体系统的一致控制。其中的控制率是由HDP框架的BP神经网络基于智能体的实时状态数据自适应产生的。

具有耦合约束的多智能体系统的分布式模型预测控制

文章研究了一阶多智能体系统的有限时间一致性控制问题。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。 通过构造Lyapunov 函数的方法分别讨论无向固定拓扑和切换拓扑两种情形，得到多智能体系统的稳定条件，证明该协议能在有限时间内收敛． 最后，仿真实验结果验证了所得结论的正确性和有效性。

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针对具有避免冲突的多智能体系统的跟踪和形成问题，提出了一种同步分布式模型预测控制算法。 我们考虑所有智能体的确定性，线性，时不变和齐次动力学。 在同步DMPC中，所有代理都利用邻居的假定预测信息同步解决其优化问题，以获得当前的最佳输入。 考虑到每个代理的假设和实际预测信息之间存在不确定的偏差，我们有助于设计一个与偏差有关的避免碰撞约束，该约束被施加在单个优化问题中，以确保每个代理的安全性。 我们通过设计二范数形式的时变相容性约束来约束不确定性偏差，该约束被施加在个体优化问题中，在避免碰撞和指数稳定性方面都起着重要作用。 通过所提出的算法，证明了递归可行性，指数稳定性和避免碰撞的保证。 提供了一个仿真示例，以说明此方法的实用性和有效性。

为了帮助读者更加深入地理解深度强化学习细节，仔细地讲述了大量应用的实现细节，例如机器人学习跑步、机械臂控制、下围棋、多智能体平台

啊啊啊 多智能体遗传算法优化神经网络权值研究

针对一类具有任意初始状态的部分非正则多智能体系统,提出一种迭代学习控制算法.该算法将具有固定拓扑结构的多智能体编队控制问题转化为广义上的跟踪问题,即让领导者跟踪给定的期望轨迹,而跟随者要始终保持预定队形对某一智能体进行跟踪,并将该智能体作为自身的领导者.同时,为了使每个智能体在任意初始状态下都能按照期望队形进行编队,对每个智能体的初始状态设计迭代学习律,并从理论上对算法的收敛性进行严格证明,给出算法收敛的充分条件.所提出的算法对于各个智能体在任意初始位置条件下均能实现在有限时间区间内系统的稳定编队.最后,通过仿真算例进一步验证了所提出算法的有效性.

针对一阶非线性多自主体系统，采用脉冲控制的方法，研究系统的编队跟 踪问题，借助拉普拉斯矩阵的基本性质、矩阵论的基本理论、脉冲系统的稳定性理 论，得出了系统实现编队跟踪的充分条件。而且，由于在现实世界中，脉冲时刻并 不是总是均匀分布的，因此引入了平均脉冲间隔的概念。最后，通过仿真实例验证 了本章的理论结论是有效的

BioMARL：基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法 项目介绍： 多智能体系统（MAS）通过解决复杂任务的规模，可靠性和智能性，已被广泛的地面不同的应用领域，如计算机网络，机器人和智能电网等。和生产的重要因素。然而，以往的多代理通信研究主要是预先定义的通信协议或采用额外的决策模块进行通信调度，这将造成巨大的通信开销，并且不能直接推广到一个大型代理集合。了一个轻量级的通信框架：基于信息素协同机制的分布式深度Q网络算法（Pheromone协作深度Q网络，PCDQN） ，它结合了深度Q网络和stigmergy机制。我们证明了PCDQN框架的优越性，同时也将我们的模型转移到解决多代理路径搜索问题上。利用PCDQN框架，多代理编队能够学习适当的策略，成功地在雷区导航环境中获得最优路径。 实验环境 Windows10操作系统，8GB内存，2核Intel Core i7-6500U pytorch-