海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

把之前的脚本优化了下，增加代码对齐的宏。 测试环境：source insight 3。 后缀为em的文件添加到base项目，options -> menu assignments 中添加宏定义。 CodeHeadAdd / CodeCommentsChange / CodeAlignment

SourceInsight是一款深受程序员喜爱的源代码阅读和编辑工具，尤其在C/C++、Java等编程语言中广泛应用。本资源提供了SourceInsight的汉化、多标签设置、汉字删除无问号、多行注释、Tab键设置、智能排版以及全选全保存等关键功能的优化配置，旨在提升开发者的使用体验和工作效率。 1. **SourceInsight汉化**：对于中文用户来说，英文界面可能带来一定的理解障碍。汉化版的SourceInsight将菜单、提示信息等转换为中文，使得开发者能更快速地理解和操作各种功能，提高工作效率。 2. **多标签设置**：在开发过程中，通常需要同时查看和编辑多个文件。SourceInsight的多标签支持允许用户在一个窗口内同时打开并切换多个文件，减少了窗口管理的繁琐，使工作流程更加流畅。 3. **汉字删除无问号**：在编码时，如果遇到不支持的字符集，SourceInsight可能会显示问号。这个优化解决了这个问题，确保汉字能正确显示，避免了因字符编码问题导致的误解和错误。 4. **多行注释**：在源代码中添加多行注释是常见的需求。优化后的SourceInsight支持快速输入多行注释，无论是C风格（/*...*/）还是C++/Java风格（//）都能便捷处理，提高了编写文档的效率。 5. **Tab键设置**：Tab键在编程中的作用至关重要，可以用于缩进和快捷操作。自定义Tab键设置可以让用户根据个人习惯调整缩进宽度，或者设置Tab与空格的混合使用，提升代码的整洁度和可读性。 6. **智能排版**：智能排版功能自动对齐代码，保持代码格式的一致性，使得代码更易读，同时也方便团队协作。此功能可以自动处理括号匹配、缩进、空格等，让代码看起来更专业。 7. **全选全保存**：在修改大量代码后，全选全保存功能能一键保存所有更改，避免遗漏未保存的改动。这对于频繁修改和调试的开发者来说，无疑节省了大量的时间。 通过这些优化设置，SourceInsight不仅提供了一个强大的代码阅读环境，还极大地提升了开发者的编程体验。不论是在日常的代码阅读、调试，还是在团队合作中，SourceInsight都将成为一个得力的助手。下载并应用这些配置，可以让你的SourceInsight更加符合个人习惯，从而提高开发效率，减少不必要的困扰。

自己写的宏macro CodeCommentsEnter()，CodeCommentsCancel()，macro CodeHeadAdd()，和UE特殊编辑下面的添加注释、取消注释相同，最后一个是函数名的注释模板。 使用方法：直接覆盖BASE工程、安装路径下面的文件即可。 宏的添加：选项--菜单分配--命令（选择相应的宏） 菜单（选择添加的位置） ，确定后就可以在菜单栏中使用了。

内容概要：本文介绍了基于Transformer-BiGRU的多变量回归预测模型，详细阐述了模型的构建方法、数据预处理流程以及在Matlab中的具体实现。该模型结合了Transformer和BiGRU的优势，能够有效处理多变量输入并提高回归预测的精度。文中还讨论了多种优化算法的应用，如冠豪猪CPO和霜冰RIME，用于参数自动化寻优，进一步提升模型性能。此外，文章提供了详细的代码注释和测试数据，方便初学者快速上手。最后，探讨了该模型在金融预测、气象预测、医疗诊断等多个领域的广泛应用前景。 适合人群：对机器学习和深度学习感兴趣的科研人员、学生以及有一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标：适用于需要处理多变量输入并进行高精度回归预测的研究项目。目标是帮助用户理解和实现基于Transformer-BiGRU的多变量回归预测模型，掌握模型调参技巧，应用于实际数据分析任务。 其他说明：附带完整的Matlab代码和测试数据，确保用户可以直接运行并验证模型效果。

本书深入探讨了多智能体系统在通信网络上的协同控制问题，重点介绍了最优和自适应设计方法。书中阐述了如何通过分布式协议确保所有智能体达成共识或同步，涵盖了一阶和二阶系统、队形控制及图拓ology的影响。此外，书中还探讨了最优控制和自适应控制在图上的实现，强调了局部和全局最优性之间的关系及其在实际应用中的挑战。通过实例和理论分析，本书为读者提供了理解和解决多智能体系统协同控制问题的全面指南。 多智能体系统的协同控制与优化设计是近年来系统控制领域的热点问题。智能体系统是由多个智能体组成的一个群体，每个智能体拥有一定程度的自治能力，通过相互之间的协调与合作来完成复杂的任务。在这一领域中，协同控制主要是指智能体之间如何通过分布式协议达成一致的行为，即达成共识或同步。优化设计则涉及如何构建最优的控制策略，使得系统的整体性能达到最佳。 本书深入探讨了多智能体系统在通信网络上的协同控制问题，重点介绍了最优和自适应设计方法。所谓最优设计，即是在给定性能指标下，寻找可以使系统性能最优化的控制策略。而自适应设计则是指系统能够在变化的环境或参数下，自动调整自身控制策略，以适应外部变化。 书中详细阐述了分布式协议如何确保所有智能体达成共识或同步，并且覆盖了不同类型的系统模型，例如一阶系统和二阶系统。队形控制和图拓扑的影响也是讨论的关键内容，因为它们直接关系到智能体如何在空间中有效地组织和协同工作。 此外，最优控制和自适应控制在图上的实现也被细致探讨。这涉及到如何将最优控制和自适应控制理论应用到多智能体系统的网络结构上，以及这些控制策略如何在局部和全局水平上影响系统的最优性。这些理论与实际应用中的挑战紧密相连，书中通过实例和理论分析，为读者提供了理解和解决多智能体系统协同控制问题的全面指南。 本书的作者们包括弗兰克·L·刘易斯（Frank L. Lewis）、张红伟（Hongwei Zhang）、克里斯蒂安·亨格斯特-莫夫里克（Kristian Hengster-Movric）和阿比吉特·达斯（Abhijit Das）。他们分别来自德克萨斯大学阿灵顿分校UTA研究所和西南交通大学电气工程学院、以及Danfoss Power Solutions（US）公司。该书由Springer出版，是通讯与控制工程系列的一部分。 在版权方面，本书受到国际版权法律的保护。出版社保留了包括翻译权、翻印权、插图使用、朗诵权、广播权、微缩复制或任何其他物理方式复制、传输或信息存储和检索、电子改编、计算机软件，或通过现在已知或今后开发出的类似或不相似方法的权利。但是，为了评论、学术分析或专门为在计算机系统中执行和使用的材料，可以简短摘录。 本书对于希望深入了解多智能体系统协同控制和优化设计的读者来说，是极具价值的参考资料。它不仅涵盖了理论的全面讨论，也提供了实际应用的案例分析，能够帮助读者在工程实践与理论研究中找到平衡点。

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。

VisualAssistX是一款为Microsoft Visual Studio开发环境提供增强功能的插件，尤其是以提高代码阅读、编写和重构的效率著称。10.9.2406.0版本是该插件的更新迭代，它在Visual Studio 2019环境下提供了额外的支持和改进。 VisualAssistX插件的使用大大优化了程序员与代码之间的交互体验。它通过增强代码的视觉呈现方式，如着色、内联函数提示、错误检查和快速修复建议等功能，使得编码过程更加直观和高效。程序员可以利用这些功能减少寻找代码错误的时间，从而专注于实现核心功能的开发。 该插件对于团队开发来说也是一大福音。它支持多人协作时的代码同步和代码审查，为团队成员提供了一致的代码标准和风格，这对于提高代码质量和维护性尤为重要。VisualAssistX的代码重构工具集成为开发者在进行大规模代码修改时提供了安全保障，减少了因人为操作失误导致的问题。 此外，该插件还支持快速导航功能，使得开发者可以迅速定位到项目中的相关文件、符号甚至特定代码行。这一功能不仅加快了开发速度，也提高了工作效率。VisualAssistX的智能代码补全和提示功能，减少了编码时的重复劳动，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。 由于VisualAssistX对Visual Studio的支持，程序员可以在不同的项目之间无缝切换，不受编程语言的限制。它的兼容性非常高，无论是初学者还是经验丰富的开发人员，都能从中获益。 尽管VisualAssistX功能强大，但是其安装和配置过程相对复杂。从提供的文件信息来看，尽管步骤较多，但总结出的方法成功率极高。这表明，尽管初始投入较高，一旦配置完成，其带来的便利性和效率提升是显而易见的。 从文件的标题可以推测，VisualAssistX 10.9.2406.0版本对于Visual Studio 2019的集成非常完善，用户在安装和使用过程中能够获得较好的体验。这一版本解决了之前版本中的一些问题，或者提供了新的改进，这可能是为何有人愿意投入时间和精力去详细总结安装步骤的原因。 【压缩包子文件的文件名称列表】中仅提供了一个文件名称，这暗示了该压缩包内可能只包含了一个文件，但这个文件对于如何安装和配置VisualAssistX 10.9.2406.0版本给出了详细的指导。 VisualAssistX 10.9.2406.0版本作为一款强大的Visual Studio插件，能够显著提高开发效率，支持多步骤但高成功率的安装方式，为开发人员提供了便利。通过该插件，无论是代码编写、阅读、审查还是团队协作，都可以变得更加流畅和高效。

KC705-XC7K325T_Sch_1.1 KCU105-KU040_sch_V1.1 KCU116-XCKU5P_sch ZC702-XC7Z020_sch-V1.1 ZC706-XC7Z045_sch_V2.0 ZCU102-XCZU9EG_sch ZCU104-XCZU7EV_sch ZCU106-XCZU7EV_sch Xilinx是全球领先的FPGA（现场可编程门阵列）、SoC（系统级芯片）、MPSoC（多核处理器系统级芯片）以及ACAP（自适应计算加速平台）解决方案的供应商，其产品广泛应用于通信、数据中心、汽车、消费电子以及工业等领域。在硬件开发领域，Xilinx提供多款开发板，这些开发板配备了不同性能的FPGA芯片，为研发人员提供了一个实验和学习的平台。开发板的设计原理图是设计和了解硬件平台的宝贵资源，它详细记录了每个组件的位置、连接关系以及电气特性等关键信息。 KC705开发板搭载的是Xilinx的Kintex-7系列XC7K325T FPGA芯片，这个系列的芯片具有高性价比，适合于高性能的数据处理和信号处理应用。KCU105开发板则配备了Kintex UltraScale KU040 FPGA，提供更强大的性能和更高的I/O带宽，适用于复杂系统的原型设计和测试。KCU116开发板搭载的是Xilinx Kintex UltraScale+系列的XCKU5P FPGA，此系列芯片集成了高带宽内存接口以及先进的信号处理能力，非常适合于高速数据采集和处理。 ZC702开发板配备的是Artix-7系列XC7Z020 FPGA，是一款小巧轻便且成本效益高的开发板，适合于教育和入门级的设计。ZC706开发板搭载的是Xilinx的Zynq-7000系列XC7Z045 SoC，它融合了FPGA的可编程逻辑和ARM处理器的高性能计算，使得该开发板在嵌入式系统设计中尤为流行。ZCU102开发板配备了最新的Zynq UltraScale+ XCZU9EG MPSoC，具有强劲的处理能力和灵活的可编程逻辑，适用于多核处理器和加速计算。 ZCU104和ZCU106开发板都采用了Xilinx Zynq UltraScale+ XCZU7EV MPSoC，该芯片提供了丰富的特性，包括高速串行收发器、高带宽内存接口和灵活的I/O，这两款开发板都是针对高吞吐量应用而设计的。ZCU104提供了较低的功耗和成本，而ZCU106则提供了更多的板载资源和接口，适合于不同的应用需求。 原理图文件是硬件开发中的关键文档，它将电路板上的所有元件和它们之间的电气连接准确无误地描绘出来，使得设计者能够深入理解硬件的工作原理和结构布局。在进行FPGA的系统设计、调试、测试以及维护过程中，原理图是不可或缺的参考资料。设计者通过分析原理图可以更好地进行信号完整性分析、电源完整性分析、热分析以及可靠性分析等，从而确保设计的成功和系统的稳定运行。 随着技术的发展，Xilinx FPGA的应用领域不断扩大，其开发板也在不断更新和升级，以满足不同领域、不同级别工程师的需求。通过使用这些开发板，工程师可以快速搭建原型，验证概念，优化设计，并最终实现产品的创新和落地。