本ppt是用于对多智能体协同控制这门课的应用的探究和具体应用于机器人方面的实例，参考文献：多机器人混合编队控制,北京邮电大学学报，2008

多智能体模型与实验，是进行机器人实验设计的必经阶段。

基于事件触发的多智能体输入饱和一致性控制

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城流 CityFlow 是一种用于大规模城市交通场景的多智能体强化学习环境。 检查这些功能！ 一种微观交通模拟器，可模拟每辆车的行为，提供最高级别的交通演变细节。 支持灵活定义路网和交通流 为强化学习提供友好的python接口 快速地！ 精心设计的数据结构和多线程仿真算法。 能够模拟城市范围内的交通。 请参阅与 SUMO 的性能比较。 具有不同线程数（1、2、4、8）和 SUMO 的 CityFlow 之间的性能比较。 从小型 1x1 网格路网到城市级 30x30 路网。 当您需要通过 python API 与模拟器交互时，速度会更快。 截屏 使用 CityFlow 的特色研究和项目 链接 WWW 2019 演示文稿 主页 文档和快速入门 码头工人 [1] 相扑首页 [2] 天让智能首页

基于matlab编写，5个智能体分为1-3,4-5两组，分别收敛至不同的状态。参考文献：多智能体_二阶系统组与混合阶情形的一致性问题研究_冯元珍 第三章

分布式一致性多智能体编队控制，协同编队任务涉及到多种技术的综合使用，是一项十分复杂的研究内容。每个编队成员必须具备控制器、传感器、与推进系统，编队整体需具备多传感器信息融合、机间通信等能力。

多智能体的编队控制程序，单独的一个matlab文件，含有三个例子

多智能体系统的协同群集运动控制》-陈杰.zip