本书系统介绍多智能体系统的控制理论与Python仿真，涵盖一致性、覆盖与编队控制等核心内容，并延伸至分布式优化与病毒传播建模。适合控制、计算机与工程领域研究生及研究人员，兼具理论深度与实践代码，助力快速掌握协同控制前沿。 多智能体系统由多个自主个体组成，这些个体能够协作执行复杂任务，如搜索、监视、探索和导航等。在多智能体系统中，个体间需要通过通信、感知和决策来协同工作，这要求每个智能体具有一定的智能水平和通信能力。多智能体系统的控制理论研究如何设计和分析智能体间的交互机制，以及如何通过这些机制实现高效的任务执行。 一致性问题关注的是系统中所有智能体能否达成并保持某种共识状态。在多智能体系统中，一致性算法使得一组初始状态不同的智能体能够通过局部信息交换和一定策略，最终在状态上达成一致。一致性控制广泛应用于机器人编队控制、分布式计算、传感器网络和无人机群控制等领域。 覆盖与编队控制是多智能体系统中的另一个重要研究方向。覆盖控制主要研究智能体如何分布于某个区域内以执行覆盖任务，例如环境监测、搜索救援等。而编队控制则关注智能体如何协同移动以形成特定的形状或队形。这些控制策略在多机器人系统、卫星编队控制、无人航空器编队飞行等领域具有重要应用。 分布式优化处理的是如何在多智能体系统中分散地解决优化问题。该问题要求智能体能够在缺乏全局信息的情况下，通过相互交流和协作，达成全局最优解或近似最优解。分布式优化方法在电力系统、交通管理、无线网络等领域都有实际应用。 病毒传播建模是研究传染病在人口群体中传播的数学模型，通过多智能体系统模型可以模拟不同个体间的相互作用及其对病毒传播的影响。这类模型有助于公共卫生政策制定者理解和预测疾病爆发趋势，从而采取有效的防控措施。 Python作为一种编程语言，在多智能体系统的仿真研究中具有重要作用。它的易学易用、丰富的库支持以及强大的数据处理能力，使得研究人员能够快速搭建仿真平台并实现复杂的控制策略。Python在多智能体仿真中广泛应用于算法的快速原型开发、结果可视化以及数据分析等环节。 本书提供的内容不仅深入浅出地介绍了多智能体系统的控制理论，还通过Python仿真实践，帮助读者更好地理解理论知识并掌握其应用。书中包含大量理论分析和代码实例，通过这些内容，读者可以学习到如何使用Python进行多智能体系统的仿真，进而进行分布式优化和病毒传播建模等复杂任务。 本书适合控制、计算机与工程领域的研究生及研究人员阅读。该书不仅提供了多智能体系统的基础知识，还包括了利用Python进行模拟实验的方法。书中内容覆盖了从基础理论到实际应用的多个方面，使读者能够在理解多智能体系统控制的基础上，结合编程实践，深入研究和开发新的控制策略。 书中的章节设计和内容编排旨在帮助学生和教师更有效地利用教材。教材系列注重理论与应用的结合，不仅提供了理论知识，还包含了丰富的辅助教学材料。这些材料通过网络获取，覆盖了从仿真文件到课堂投影的pdf幻灯片、供教师下载的习题解答pdf等多种形式。教师可以通过这些资源来辅助教学和评估学生的学习进度。 本书是一本内容全面、理论与实践相结合的专业教材，旨在为控制和计算机工程领域的学生和研究者提供多智能体系统控制领域的最新研究成果和仿真应用工具。通过阅读本书，读者能够获得丰富的理论知识，并通过Python编程实践加深理解，最终实现协同控制前沿技术的快速掌握。

多智能体协同控制技术，特别是无人车、无人机和无人船的编队控制与路径跟随。重点讲解了基于模型预测控制（MPC）的分布式编队协同控制方法及其在MATLAB和Simulink中的实现。文中还涉及路径规划的重要性和常用算法，如A*算法和Dijkstra算法。通过具体的MATLAB代码示例和Simulink建模，展示了如何实现高效的多智能体协同控制。 适合人群：对无人驾驶技术和多智能体系统感兴趣的科研人员、工程师及高校学生。 使用场景及目标：适用于研究和开发无人车、无人机、无人船的编队控制和路径规划项目，旨在提高多智能体系统的协同效率和性能。 其他说明：文章不仅提供了理论背景，还包括实用的代码示例和仿真工具介绍，有助于读者深入理解和实践相关技术。

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在本文中，我们将深入探索强化学习这一人工智能领域中的关键子领域。强化学习是一种让智能体能够通过与环境的交互来学习和优化策略的方法。为了帮助读者更好地理解这一过程，本文以一个4x4网格世界为例，逐步指导智能体如何在这样一个简单环境中进行探索、决策和学习。 我们将介绍强化学习的基本概念和组成要素。在强化学习中，智能体通过与环境进行交互，不断地试错，来学习到在特定状态下采取特定行动会带来怎样的回报。智能体的目标是最大化长期累积回报，即长期奖励的总和。这通常通过一种称为“策略”的函数来实现，策略定义了在每个状态下智能体应选择哪个行动。 在网格世界环境中，我们可以将智能体想象成一个机器人，在一个由4x4个格子组成的网格上移动。每个格子都可以是不同的状态，比如起始点、目标点、危险区域或是可以获取奖励的点。智能体在网格中移动时，会根据当前的位置采取行动，并根据结果获得即时回报。学习过程的目标是让智能体找到一条从起始点到目标点的路径，同时最大化其获取的总奖励。 接下来，文章将详细阐述如何构建一个基本的强化学习模型，包括状态空间、行动空间、奖励函数和折扣因子等关键概念。状态空间是指智能体可能遇到的所有状态的集合，行动空间是指智能体可以选择的所有行动的集合。奖励函数定义了智能体在每个状态下采取某个行动后所能获得的即时奖励，而折扣因子则用来调节未来奖励的重要性，它是一个介于0和1之间的数，表示未来奖励的价值随时间递减的速度。 在介绍了强化学习的理论基础之后，文章将进一步解释如何通过算法来实现强化学习。常见的算法包括Q学习和SARSA等。Q学习是一种没有模型的离线学习方法，智能体通过更新状态-行动对的Q值来学习最优策略。Q值是一个预期回报的估计值，表示从当前状态开始，执行特定行动后，随后能够获得的累积回报。SARSA算法与Q学习类似，但其更新规则是基于智能体实际采取的行动和得到的结果进行的，因此它属于一种在线学习方法。 在实际操作过程中，我们将通过编写程序代码，来实现上述概念和算法。将指导读者如何搭建一个4x4网格世界环境，初始化智能体的策略和Q值表，并执行迭代过程，让智能体通过试错学习如何在网格中导航。我们还将展示如何设置不同的奖励和障碍物，以及如何调整学习参数以优化智能体的表现。 文章最后将总结强化学习的学习成果，并讨论其在现实世界问题中的潜在应用。强化学习作为人工智能的一个分支，正被广泛应用于机器博弈、机器人控制、资源管理、交通信号控制等多个领域。通过本教程的学习，读者将掌握强化学习的基本理论和实践技能，为深入研究这一领域打下坚实的基础。

内容概要：本报告由《智能体技术和应用研究报告（2025年）》编制，详细探讨了智能体技术的发展现状、关键技术、产业应用、问题挑战和发展建议。智能体作为大模型的原生应用形态，能够将模型能力转化为任务执行能力，加速行业数字化转型和智能化升级。报告指出，智能体具备科研和应用双重价值，能够推动基础理论创新和跨学科融合，同时显著提升各行业效率。关键技术方面，涵盖模型多维能力、全局规划、工具调用和通信协议，确保智能体在复杂环境中高效运行。产业应用方面，智能体已广泛应用于电信、制造、金融、政务等多个领域，推动降本增效和创新发展。问题挑战部分讨论了认知规划能力不足、应用场景创新不足、安全伦理等问题。发展建议部分提出加强大模型攻关、促进多领域落地应用、引导智能体对齐人类价值偏好，以实现智能体技术的可持续发展。 适合人群：具备一定技术背景的研究人员、工程师和企业决策者，特别是关注人工智能和智能体技术发展的专业人士。 使用场景及目标：①了解智能体技术的发展趋势和关键技术；②掌握智能体在各行业的应用案例和实践经验；③识别智能体技术面临的挑战和应对策略；④探索智能体技术的未来发展方向和政策建议。 阅读建议：本报告内容详尽，涵盖智能体技术的多个方面，建议读者根据自身需求选择性阅读。对于希望深入了解智能体技术的读者，建议重点阅读关键技术和发展建议部分；对于关注行业应用的读者，建议重点阅读产业应用部分。

LOKI：智能体轨迹和意图预测的大规模数据集及模型评估 LOKI 数据集是为了解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题而提出的。该数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模，它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 智能体轨迹预测是自动驾驶环境中的一项关键任务。然而，目前的研究活动并不直接适用于智能和安全关键系统。这主要是因为非常少的公共数据集是可用的，并且它们仅从受限的自我中心视图考虑针对短时间水平的行人特定意图。为此，我们提出了 LOKI 数据集，旨在解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题。 轨迹预测的最新进展表明，对智能体意图的明确推理是重要的来准确预测它们的运动。然而，目前的研究活动并不直接适用于智能和安全关键系统。这主要是因为非常少的公共数据集是可用的，并且它们仅从受限的自我中心视图考虑针对短时间水平的行人特定意图。 为此，我们提出了 LOKI 数据集，旨在解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题。LOKI 数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模，它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 我们的模型是基于轨迹预测和意图预测的联合模型，我们的方法优于国家的最先进的轨迹预测方法高达 27%，也提供了一个基线帧明智的意图估计。我们的方法可以更好地理解智能体的长期目标和短期意图，从而提高轨迹预测的精度。 在过去的几年中，已经有广泛的研究来预测场景中的动态代理的未来轨迹，例如行人和车辆。这对于诸如自主车辆或社交机器人导航之类的安全关键应用来说是一项非常重要且具有挑战性的任务。虽然这些方法在最近几年有了显著的进步，但很少有基准测试专门测试这些模型是否能够准确地推理出关键。 人类行为作为目标导向实体的研究在心理学、神经科学和计算机视觉的子领域中具有悠久而丰富的跨学科历史。人类决策过程本质上是分层的，由几个层次的推理和规划机制组成，这些机制协同工作，以实现各自的短期和长期愿望。最近的研究表明，明确地推理长期目标和短期意图可以帮助实现目标。 在这项工作中，我们建议将异构（车辆，行人等）的任务。多智能体轨迹预测和意图预测。我们认为，明确地推理智能体的长期目标和短期意图是在我们的工作中，我们将目标定义为智能体在给定预测范围内想要达到的最终位置，而意图是指智能体如何实现其目标。 例如，考虑十字路口处的车辆。在最高层次上，说他们想达到他们的最终目标，向左转到他们的最终目标点，这反过来可能是一些更高层次的结束（如回家）所必需的。然而，其轨迹的精确运动受许多因素的影响，包括 i）代理人自己的意愿，ii）社会交互，iii）环境约束，iv）上下文线索。 因此，当推理智能体我们相信，这种复杂的短期意图和长期目标的层次结构是无处不在的，事实上，至关重要的，代理运动规划，因此扩展，运动预测。我们提出了一种架构，其考虑类似于 [9，5，3，4] 的长期目标，但添加了用于调节轨迹预测模块的逐帧意图估计的关键组件。通过强制模型学习代理的离散短期意图，我们观察到预测模块的性能提高。 同样丰富成功的是使用数据集对计算机视觉进行基准测试的当代历史在 MNIST [11] 和 ImageNet [12] 等基准测试等开创性工作的指导下，基准测试进展和从数据中学习在现代深度学习的成功中发挥了关键作用。目前，不存在允许在高度复杂的环境中对异构代理进行明确的逐帧意图预测的公共数据集。尽管很少有数据集被设计用于从自我中心的角度研究行人的意图或行为 [13，7，6，14]，但这是对自动驾驶任务的广泛研究的固有限制。 因此，我们提出了一个联合轨迹和意图预测数据集，该数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 我们表明，通过建模的短期意图和长期目标与明确的监督，通过意图标签，可以实现更好的轨迹预测精度。此外，在每一帧预测一个特定的意图为我们的模型增强了模型的泛化能力和鲁棒性。

基于DQN算法强化学习的主动悬架系统控制：质心加速度与悬架动态性能的智能优化及Matlab代码实现与对比分析,智能体Agent输入DQN算法强化学习控制主动悬架,出DQN算法强化学习控制的主动悬架 质心加速度 悬架动绕度 轮胎位移作为智能体agent的输入 搭建了悬架的空间状态方程 可以运行 效果很好 可以与pid控制进行对比 可带强化学习dqn的Matlab代码 有详细的介绍 可供学习 ,DQN算法; 强化学习控制; 主动悬架; 质心加速度; 悬架动绕度; 轮胎位移; 智能体agent输入; 空间状态方程; 运行效果对比; PID控制对比; Matlab代码; 详细介绍。,强化学习DQN算法控制主动悬架：系统效果详解与代码实例

内容概要：本文介绍了利用MATLAB代码实现无人机集群避障、多智能体协同控制以及路径规划的技术细节。主要内容分为三部分：一是四旋翼编队控制，涉及目标分配、全局和局部路径规划；二是多人机模拟，涵盖复杂机制和动态行为建模；三是单机路径规划，采用RRT*算法和B样条曲线优化方法。文中还分享了一些关键技术和实战经验，如虚拟弹簧模型用于保持编队稳定，邻域更新机制确保动态拓扑变化的有效管理，以及B样条拟合实现路径平滑化。 适合人群：从事无人机研究、自动化控制领域的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解无人机集群控制理论并掌握具体实现方法的研究者。目标是帮助读者理解无人机集群避障、协同控制和路径规划的基本原理及其MATLAB代码实现。 阅读建议：建议读者首先熟悉MATLAB编程环境，然后逐步深入理解各个模块的功能和实现方式。同时，可以通过修改参数来探索不同配置下系统的行为特性，从而积累实践经验。