多智能体中的图论方法

利用编码与simulink来实现

文件包里包含了多智能体最优一致性避障算法研究文章一篇及Matlab仿真源程序，使用一致性算法进行避障有利用多机器人快速到达目标位置

一阶、二阶多智能体一致性编队的matlab仿真m文件，包括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，思路清晰名了，非常适合初学者学习。

通过对情感与理性的相容性分析以及情感在集成、适应、动力和交互等方面的功能研究，指出情感是人类解决现实复杂问题的有效机制。在情感功能与工程需求的适配性分析的基础上指出，围绕情感所展开的情感计算在复杂工程问题的求解上潜力巨大，具备有效性和一定的必要性。提出了情感计算在工程领域研究的本源性、相关性和可操作性策略，指出情感计算的工程实现需要对研究的切入点、情感发生机制、情感效应机制、平台选择等关键环节予以关注，并给出了相关建议。

通过脉冲控制在联合连接的拓扑结构上混合混合多智能体系统的共识

针对在多智能体系统的通信网络中需要对交换信息进行量化的客观情况, 研究基于量化信息的二阶多智能体系统蜂拥控制问题. 首先, 假设多智能体系统采用一致量化器对速度和位置信息进行量化, 并且有一个虚拟领导者沿着固定方向匀速运动; 然后, 设计基于量化信息的多智能体蜂拥控制输入, 并利用非平滑系统的Lyapunov 稳定性判据和不变集原理证明系统的稳定性; 最后, 利用Matlab 对多智能体系统在二维平面上的蜂拥运动进行仿真实验, 仿真结果验证了理论分析的正确性.

研究线性多智能体系统的领航跟随一致性问题. 假设每个多智能体系统只能得到其邻域的输出测量信息, 在此条件下, 讨论多智能体在有向固定网络拓扑和无向切换网络拓扑两种情况下的一致性问题. 针对这两种情况, 提出含有一种分布式观测器的一致性控制算法. 应用Lyapunov 稳定性理论证明了若单个多智能体系统是可镇定和可检测的, 且网络连接拓扑只需满足简单的结构, 则系统能够达到领航跟随一致性. 仿真结果验证了理论分析的正确性.

分布式优化算法已广泛用于解决大规模多智能体系统优化问题，其中异步分布式方法由于其应用于多智能体系统时的灵活性和自主性而受欢迎。在本文中，我们针对多智能体系统一致性问题提出了一种基于的Zero-Gradient-Sum（ZGS）算法的异步分布式优化算法Accelerated-Zero-Gradient-Sum（AZGS），其通过提高智能体之间的信息交互模式来加速ZGS算法的收敛速度。同时改进其信息交互方式使其在实际通信过程中节省通信量。在多智能体系统网络连通的条件下，证明了所提出的算法相比于原算法更快实现渐近收敛。最后，我们通过一个数值示例验证所提出的算法的有效性。

python3实现 多智能体系统均匀多边形编队仿真代码.rar