分布式多智能体动态编队代码

针对非线性马尔科夫跳变多智能体系统在有向固定拓扑下的领导跟随一致性问题,为减少智能体间不必要的通信传输,节约网络资源,保证系统性能,提出一种自适应事件触发控制策略.首先,将每一个智能体均视为马尔科夫跳变系统,且马尔科夫链的转移概率部分未知;通过简单的模型转换建立误差系统,将多智能体系统一致性问题转化为误差系统的稳定性问题;在此基础上,构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函并利用Jensen不等式和线性矩阵不等式等技术给出使多智能体系统达到领导跟随一致性的充分条件及控制器设计方法;通过求解线性矩阵不等式可以得到多智能体系统一致性控制器增益矩阵和事件触发参数矩阵;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.

这是论文《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》的pytorch复现，直接使用其开源环境Multi-Agent Particle Environment，运行main.py即可进行运行程序

MultiAgentPathFinding MultiAgentPathFinding存储库的目的是使用灵活的环境选项（例如度量标准类型和可能的移动方向）创建不同路径规划算法的实现。 该项目是在HSE计算机科学学院的第二年完成的。 在Linux和Mac上构建 您可以选择“调试”或“发布”版本。 cd MultiAgentPathFinding/Build/Release cmake ../../ -DCMAKE_BUILD_TYPE= " Release " make make install 运行使用： cd ../../Bin/{Debug | Release}/ Dmitriy_

智能科学技术著作丛书 ，多机器人系统不可多见的专著，科学版

将信息融合技术运用到多智能体系统中，利用信息融合方法对智能体得到的在空间上分布的其他智能体感知的局部信息进行融合，得到较完整的态势评估，以此来规划和协调多智能体系统的协作行为，提出了一种基于信息融合的多智能体协作方法。将该方法应用在机器人救援仿真系统中，结果表明该方法能够实现全局上的任务分解策略，有效提高了智能体协作能力。

本资源是对多智能体一致性问题的概述，希望对初学者有帮助

多智能体事件触发一致性源代码

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

多智能体一阶二阶一致性 matlab 仿真