人工智人-家居设计-多智能体网络的牵制蜂拥控制研究.pdf

Flocking for multi-agent dynamic systems algorithms and theory论文中的JAVA程序代码

蚁群算法matlab完整代码 EE 509：计算智能混合蚁群优化研究 贡献者：Miclaine Emtman，RJ Macaranas，Elias Sutter 加州理工学院Cal Poly 于海伦博士，2020年Spring :bullseye: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: 内容 指示 到目前为止，唯一完成的就是A星搜索路径查找算法。 要使用它，请导航到project_code目录并下载源文件。 运行Dijkstra-ACO.m文件并观察输出。 这显示了从指定起点和目标点对simpleMap Matlab对象进行的A星搜索的输出。 该算法的流程图如下所示。 更新 2020年5月14日：已完成对simpleMap的A-star搜索算法应用程序。 还为图像文件夹中包含的2D地图的A星搜索创建了流程图。 创建了一个project_code目录，以包含可用于项目结果的完整A-star搜索。 需要弄清楚如何衡量算法的性能。 在这个周末之前，应该能够继续实施Dijkstra-ACO算法。 2020年5月12日：继续实施A星搜索，但无法将算法应用于exampleMaps.mat中的s

20180927-安信证券-神州优车-838006-以神州优车为例：网约车竞争格局烽烟四起，汽车电商领域资本蜂拥而入

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.

首先梳理了编队控制研究的脉络, 介绍了3 种经典的编队控制方法, 即跟随领航者法、基于行为法和虚拟结构法的研究思想; 接着综述了近年来发展的, 包容了上述3 种方法且基于图论的编队控制理论的研究成果, 包括多智能体系统图论的建模, 基于代数图论和基于刚性图论的多智能体编队控制律设计、编队构型变换等方面的研究成果; 然后从图论结果出发, 回顾了与编队控制密切相关的一致性、聚集/同向、群集/蜂拥和包络控制的最新进展; 最后, 为了促进多智能体系统在实际中的应用, 指出了多智能体编队控制研究中有待解决的若干问题.

该程序用于Matlab机器人编队仿真,主要包括传感器模块，通信模块，控制器模块，感知环境模块，易于修改并使用！

用matlab实现了agent的蜂拥行为