软件编程：使用Java+JADE开发多智能体系统教程。

人工智人-家居设计-基于Multi--Agent System的智能电网负荷监控系统研究与设计.pdf

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提出了一种多主体疏散模型，以模拟体育场内有无障碍物的行人疏散过程。作者给出了一种多主体个体决策框架，其中每个行人（称为主体）的行动方向受主体到出口的距离以及主体视野内乘员数量和密度的影响。与现有结果不同，作者将体育场内的所有行人分为四类：青年男性，青年女性，老年男性和老年女性。在疏散过程中，影响每类代理之间的个体决策的权重是不同的。在仿真中，作者介绍了疏散过程中障碍物，人群分布和出口位置的影响。仿真结果表明，所提出的模型能够准确再现体育场内的实际疏散过程。因此，该方法可能对评估公共建筑设计很有用。

MADDPG算法论文讲解

健身房 基于OpenAI Gym的多代理环境的集合。 安装 使用PyPI： pip install ma-gym 直接从来源： git clone https://github.com/koulanurag/ma-gym.git cd ma-gym pip install -e . 参考： 如果您想引用它，请使用此bibtex： @misc{magym, author = {Koul, Anurag}, title = {ma-gym: Collection of multi-agent environments based on OpenAI gym.}, year = {2019}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublish

Minghui Zhu和Sonia Martínez关于多智能体系统分布式优化方面的经典教材。

结合带钢连续轧制过程控制系统的特点,提出基于多智能体理论的控制方法。将多智能体理论应用于连续轧 制过程的控制之中,给出了基于多智能体轧制过程的控制系统架构,并对多智能体控制系统的划分机制、协调机制和模 型结构等关键问题进行了分析和研究,提出一套基于多智能体的带钢连续轧制过程控制系统的全新控制结构。该系统 有利于建立轧制流程的广义集成模型,消除控制系统之间的耦合关系,实现连续轧制生产的高度自动化和智能化。

本文着重研究高阶非线性多智能体系统的自适应自适应模糊控制。 通信网络是具有固定拓扑的无向图。 每个代理由高阶积分器建模，该积分器具有未知的非线性动力学和未知的干扰。 在backstepping框架下，为每个代理设计了一个鲁棒的自适应模糊控制器，以使所有代理最终达成共识。 而且，从每个代理程序的控制器设计仅需要其自身及其邻居之间的相对状态信息的意义上说，这些控制器是分布式的。 一个四阶仿真实例证明了该算法的有效性。