合同网协议（CNP算法），用于具有时间窗口和优先级约束的网络上多智能体多任务分配问题的去中心化基于市场的协议 仅供学习参考用代码

matlab仿真程序，二阶MASs，事件触发机制 这段代码是一个带有领导者的二阶多智能体的领导跟随一致性仿真。以下是对代码的分析： 1. 代码初始化了系统参数，包括邻接矩阵A、拉普拉斯矩阵L、系统的领导跟随矩阵H等。 2. 代码定义了一个二阶系统的微分方程模型，并使用RK4方法解方程。 3. 代码使用事件触发机制来控制智能体之间的通信和更新。每个智能体根据自身的位置和速度误差以及邻居智能体的误差信息来决定是否触发通信。 4. 代码通过绘制图像展示了系统的位置和速度状态、智能体在二维空间中的位置分布、控制输入和误差变化趋势等。 这段代码应用在多智能体系统的领导跟随问题中，通过控制输入和事件触发机制，实现了智能体之间的协同运动和领导者的跟随。算法的优势在于通过事件触发机制减少了通信开销，提高了系统的效率和鲁棒性。 需要注意的是，代码中的参数需要根据具体问题进行调整，包括邻接矩阵A、系统的领导跟随矩阵H、控制参数alpha、beta、lambda等。此外，代码中的事件触发条件也可以根据具体需求进行修改。 对于新手来说，从这段代码中可以学到以下几点： 1. 了解多智能体系统的领导跟

研究了一类具有动态领导者的一阶多智能体系统的一致性问题。基于事件触发机制给出两种一致性协议，即集中式触发控制协议和分散式触发控制协议。利用李雅普诺夫稳定性理论和模型转化方法分别给出多智能体系统在两种协议作用下达到领导跟随一致的充分条件。同时，理论计算表明，系统在两种控制协议下均不存在Zeno行为。实例仿真结果验证了理论方案的有效性。

多智能体在飞行过程中进行避障。利用的是一致性理论。值得学习。

基于RBF神经网络的多智能体编队控制MATLAB仿真

人工智能，多智能体，队形控制研究，（汉……，竟然不能免费分享）大家适量下载

在线阅读： ​ 注： 所有文档写在docs文件夹下 ctrl+k添加跳转链接 多智能体系统 百度百科： 论文 视频 文章、回答 知乎问题： 知乎问题： 环境 多智能体强化学习 深度学习 《PyTorch深度学习实践》完结合集 视频 论文 文章、回答 强化学习 先打好强化学习的基础，再对多智能体强化学习进行研究。 视频 [伏羲课堂]基于知识引导的强化学习相关算法介绍 论文 文章、回答 环境 gym retro high-way 我的文章 浅谈强化学习 多智能强化学习 视频 知乎回答：如何入门MARL（多智能体强化学习）？ 【CAC2020Workshop】 孙长银、穆朝絮——多智能体深度强化学习的若干关键科学问题 论文 多智能体强化学习的相关论文 文章、回答 多智能体强化学习笔记05 值函数分解方法 SMAC源码详解 工具 XMind——思维导图 MindManager——思维导

基于状态观测器的离散线性多智能体系统协同输出调节

多智能体有限时间一致性算法，自己用matlab编写的，能够正常运行，可自行修改使用。 主程序部分代码： In = [Xl Xf]'; out = ode23(@ctFun, tspan, In); t = out.x; X = out.y; plot(t,X(1,:), t,X(2,:), t,X(3,:), t,X(4,:), 'linewidth',1.5); %% ODE Function function out = ctFun(~,In) global L B a = 0.5; Xl = In(1); Xf = In(2:4); v_0 = 0; dXl = v_0; delta = -(L+B)*(Xf-Xl); delta = sig(delta,a); dX = delta+ v_0; out = [dXl dX]; end 有限时间代码： function sig = sig(x,a) sig = sign(x).*abs(x).^a; end

针对具有通信时延的二阶多智能体系统的有限时间一致性控制问题，分别研究了具有固定拓扑和切换拓扑网络结构情形下的二阶多智能体系统的有限时间一致性。为使多智能体系统能在有限时间内可以达到一致，引入一致性控制增益矩阵并设计了相应的基于相对位置和相对速度的时延状态误差有限时间一致性控制算法，利用系统模型转换，泛函微分方程稳定性理论和有限时间Lyapunov稳定性定理得到了使系统在有限时间内达到一致跟踪的最大时延上界值。最后，仿真实验结果验证了所得理论的正确性和有效性。