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或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
一、研究背景与意义
随着机器人技术、计算机技术和人工智能技术的不断发展，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的研究逐渐受到人们的广泛关注。多智能体系统由多个能够独立决策、相互协作的智能体组成，具有分布式、协同、自适应等特点，在无人机编队控制、工业自动化、交通运输、智能电网、社会治理、自动驾驶和智能化制造等诸多领域得到了广泛应用。协同控制策略作为保证多智能体系统正常运行的关键因素，其研究对于推动多智能体系统的发展和应用具有重要意义。
二、多智能体系统概述
多智能体系统是由多个具有一定功能的智能体组成的系统，这些智能体能够感知环境、进行决策并与其他智能体进行交互。智能体之间的协同合作是实现整个系统整体目标的关键。为了实现多智能体系统的高效运行，需要研究协同控制技术。
三、协同控制技术研究
-
协同控制基本原理：
- 信息交互：智能体通过交换信息来获取环境和其他智能体的状态。
- 决策制定：基于获取的信息，智能体制定决策。
- 行为协调：通过合作或竞争来调整自身的行为，以实现整个系统的整体目标。
-
协同控制策略：
- 集中式控制：由一个中央控制器来实现对所有智能体的控制。这种策略在简单场景下效果较好，但在复杂场景下可能面临通信瓶颈和计算压力。
- 分布式控制：每个智能体根据自身感知信息和局部观测进行独立决策和控制。这种策略提高了系统的灵活性和鲁棒性，但可能面临信息不一致和决策冲突的问题。
- 混合式控制：在集中式和分布式控制之间进行权衡，适用于复杂环境和任务需求。这种策略结合了前两者的优点，但实现起来更为复杂。
-
优化方法：
- 最优控制：通过数学优化模型求解出最优控制策略，以实现系统的性能指标最优。
- 模型预测控制：基于预测模型对未来状态进行预测，并根据预测结果制定控制策略。
- 强化学习：通过学习智能体的策略来优化其决策过程，使智能体能够在复杂的动态环境中自主地与其他智能体进行协同合作。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在解决复杂决策问题上取得了显著成果，为多智能体协同研究提供了新的思路和方法。
四、应用案例
- 无人机编队：通过协同控制技术，可以实现无人机编队的自主飞行、队形变换和协同作战等功能。
- 自动化工厂：在自动化工厂中，多个机器人可以通过协同控制技术实现协同作业、物料搬运和生产线调度等功能。
- 交通系统：在交通系统中，通过协同控制技术可以实现车辆的自主导航、交通信号控制和交通流量优化等功能，提高交通系统的运行效率和安全性。
五、研究展望与挑战
-
研究展望：
- 进一步优化多智能体系统模型和协同控制算法，提高系统的性能和效率。
- 探索协同控制技术在复杂环境下的应用，如大规模智能交通系统和智能化城市建设等。
- 研究跨领域的知识迁移和共享，以提高学习效率和应用效果。
-
面临挑战：
- 如何处理智能体之间的信息不一致和决策冲突问题。
- 如何实现智能体在复杂动态环境中的自适应协同控制。
- 如何设计高效的奖励函数和强化学习算法，以优化智能体的决策过程。
综上所述，多智能体系统的协同控制研究是一个具有挑战性和前景的领域。通过合适的模型描述和优化方法设计，可以实现多智能体系统的协同控制，提高系统的性能和效率。随着科技的不断进步，协同控制技术将为多智能体系统的发展和应用提供更多可能性和机遇。
📚2 运行结果
部分代码：
% consensus tracking with respect to a leader with bounded input.
% adaptive controller dynamic
% sigma-modification
function xdot=con_dyn_ada_track(t,x)
xdot=zeros(20,1);
% A=[0 1; -1 2]; B=[0; 1]; C=[1 0]
% A0=[0 1; -1 0];
K=-[1.2983 3.3878];
% K2=-[0 2]; % state feedback gain for the leader
G=[1.6857 4.3984; 4.3984 11.4769];
L=[-3; -6];
f1=0.003;
M=[0 0 0 0 0 0 0; -2 6 -1 -1 -1 -1 0; 0 -1 3 -1 0 0 -1; 0 -1 -1 2 0 0 0; 0 -1 0 0 2 -1 0; 0 -1 0 0 -1 3 -1; 0 0 -1 0 0 -1 2];
% the leader
xdot(1) = x(2);
xdot(2) = -7*x(1)+2*x(2)-8*x(3);
xdot(3) = -2.5*x(1)-3*x(3);
xdot(4) = 3*x(1)-3*x(4)+x(5);
xdot(5) = -8*x(3)-7*x(4)+2*x(5);
% follower 1
xdot(6) = x(7);
xdot(7) = -x(6)+2*x(7)+x(30)*K*[x(8)-x(12)+x(8)-x(16)+x(8)-x(20)+x(8)-x(24)+x(8)-x(4); x(9)-x(13)+x(9)-x(17)+x(9)-x(21)+x(9)-x(25)+x(9)-x(5)]...
+x(30)*adpunit(K*[x(8)-x(12)+x(8)-x(16)+x(8)-x(20)+x(8)-x(24)+x(8)-x(4); x(9)-x(13)+x(9)-x(17)+x(9)-x(21)+x(9)-x(25)+x(9)-x(5)],x(30));
xdot(8) = 3*x(6)-3*x(8)+x(9);
xdot(9) = 6*x(6)-7*x(8)+2*x(9)+x(30)*K*[x(8)-x(12)+x(8)-x(16)+x(8)-x(20)+x(8)-x(24)+x(8)-x(4); x(9)-x(13)+x(9)-x(17)+x(9)-x(21)+x(9)-x(25)+x(9)-x(5)]...
+x(30)*adpunit(K*[x(8)-x(12)+x(8)-x(16)+x(8)-x(20)+x(8)-x(24)+x(8)-x(4); x(9)-x(13)+x(9)-x(17)+x(9)-x(21)+x(9)-x(25)+x(9)-x(5)],x(30));
% follower 2
xdot(10) = x(11);
xdot(11) = -x(10)+2*x(11)+x(31)*K*[x(12)-x(8)+x(12)-x(16)+x(12)-x(28); x(13)-x(9)+x(13)-x(17)+x(13)-x(29)]...
+x(31)*adpunit(K*[x(12)-x(8)+x(12)-x(16)+x(12)-x(28); x(13)-x(9)+x(13)-x(17)+x(13)-x(29)],x(31));
xdot(12) = 3*x(10)-3*x(12)+x(13);
xdot(13) = 6*x(10)-7*x(12)+2*x(13)+x(31)*K*[x(12)-x(8)+x(12)-x(16)+x(12)-x(28); x(13)-x(9)+x(13)-x(17)+x(13)-x(29)]...
+x(31)*adpunit(K*[x(12)-x(8)+x(12)-x(16)+x(12)-x(28); x(13)-x(9)+x(13)-x(17)+x(13)-x(29)],x(31));
% follower 3
xdot(14) = x(15);
xdot(15) = -x(14)+2*x(15)+x(32)*K*[x(16)-x(8)+x(16)-x(12); x(17)-x(9)+x(17)-x(13)]+x(32)*adpunit(K*[x(16)-x(8)+x(16)-x(12); x(17)-x(9)+x(17)-x(13)],x(32));
xdot(16) = 3*x(14)-3*x(16)+x(17);
xdot(17) = 6*x(14)-7*x(16)++2*x(17)+x(32)*K*[x(16)-x(8)+x(16)-x(12); x(17)-x(9)+x(17)-x(13)]+x(32)*adpunit(K*[x(16)-x(8)+x(16)-x(12); x(17)-x(9)+x(17)-x(13)],x(32));
% follower 4
xdot(18) = x(19);
xdot(19) = -x(18)+2*x(19)+x(33)*K*[x(20)-x(8)+x(20)-x(24); x(21)-x(9)+x(21)-x(25)]+x(33)*adpunit(K*[x(20)-x(8)+x(20)-x(24); x(21)-x(9)+x(21)-x(25)],x(33));
xdot(20) = 3*x(18)-3*x(20)+x(21);
xdot(21) = 6*x(18)-7*x(20)+2*x(21)+x(33)*K*[x(20)-x(8)+x(20)-x(24); x(21)-x(9)+x(21)-x(25)]+x(33)*adpunit(K*[x(20)-x(8)+x(20)-x(24); x(21)-x(9)+x(21)-x(25)],x(33));
% follower 5
xdot(22) = x(23);
xdot(23) = -x(22)+2*x(23)+x(34)*K*[x(24)-x(8)+x(24)-x(20)+x(24)-x(28); x(25)-x(9)+x(25)-x(21)+x(25)-x(29)]...
+x(34)*adpunit(K*[x(24)-x(8)+x(24)-x(20)+x(24)-x(28); x(25)-x(9)+x(25)-x(21)+x(25)-x(29)],x(34));
xdot(24) = 3*x(22)-3*x(24)+x(25);
xdot(25) = 6*x(22)-7*x(24)+2*x(25)+x(34)*K*[x(24)-x(8)+x(24)-x(20)+x(24)-x(28); x(25)-x(9)+x(25)-x(21)+x(25)-x(29)]...
+x(34)*adpunit(K*[x(24)-x(8)+x(24)-x(20)+x(24)-x(28); x(25)-x(9)+x(25)-x(21)+x(25)-x(29)],x(34));
% follower 6
xdot(26) = x(27);
xdot(27) = -x(26)+2*x(27)+x(35)*K*[x(28)-x(12)+x(28)-x(24); x(29)-x(13)+x(29)-x(25)]+x(35)*adpunit(K*[x(28)-x(12)+x(28)-x(24); x(29)-x(13)+x(29)-x(25)],x(35));
xdot(28) = 3*x(26)-3*x(28)+x(29);
xdot(29) = 6*x(26)-7*x(28)+2*x(29)+x(35)*K*[x(28)-x(12)+x(28)-x(24); x(29)-x(13)+x(29)-x(25)]+x(35)*adpunit(K*[x(28)-x(12)+x(28)-x(24); x(29)-x(13)+x(29)-x(25)],x(35));
% coupling gains
xdot(30) = 10*([x(8)-x(12)+x(8)-x(16)+x(8)-x(20)+x(8)-x(24)+x(8)-x(4); x(9)-x(13)+x(9)-x(17)+x(9)-x(21)+x(9)-x(25)+x(9)-x(5)]'*G*...
[x(8)-x(12)+x(8)-x(16)+x(8)-x(20)+x(8)-x(24)+x(8)-x(4); x(9)-x(13)+x(9)-x(17)+x(9)-x(21)+x(9)-x(25)+x(9)-x(5)]+...
norm(K*[x(8)-x(12)+x(8)-x(16)+x(8)-x(20)+x(8)-x(24)+x(8)-x(4); x(9)-x(13)+x(9)-x(17)+x(9)-x(21)+x(9)-x(25)+x(9)-x(5)])-f1*x(30));
xdot(31) = 10*([x(12)-x(8)+x(12)-x(16)+x(12)-x(28); x(13)-x(9)+x(13)-x(17)+x(13)-x(29)]'*G*[x(12)-x(8)+x(12)-x(16)+x(12)-x(28); x(13)-x(9)+x(13)-x(17)+x(13)-x(29)]+...
norm(K*[x(12)-x(8)+x(12)-x(16)+x(12)-x(28); x(13)-x(9)+x(13)-x(17)+x(13)-x(29)])-f1*x(31));
xdot(32) = 10*([x(16)-x(8)+x(16)-x(12); x(17)-x(9)+x(17)-x(13)]'*G*[x(16)-x(8)+x(16)-x(12); x(17)-x(9)+x(17)-x(13)]+...
norm(K*[x(16)-x(8)+x(16)-x(12); x(17)-x(9)+x(17)-x(13)])-f1*x(32));
xdot(33) = 10*([x(20)-x(8)+x(20)-x(24); x(21)-x(9)+x(21)-x(25)]'*G*[x(20)-x(8)+x(20)-x(24); x(21)-x(9)+x(21)-x(25)]+...
norm(K*[x(20)-x(8)+x(20)-x(24); x(21)-x(9)+x(21)-x(25)])-f1*x(33));
xdot(34) = 10*([x(24)-x(8)+x(24)-x(20)+x(24)-x(28); x(25)-x(9)+x(25)-x(21)+x(25)-x(29)]'*G*[x(24)-x(8)+x(24)-x(20)+x(24)-x(28); x(25)-x(9)+x(25)-x(21)+x(25)-x(29)]+...
norm(K*[x(24)-x(8)+x(24)-x(20)+x(24)-x(28); x(25)-x(9)+x(25)-x(21)+x(25)-x(29)])-f1*x(34));
xdot(35) = 10*([x(28)-x(12)+x(28)-x(24); x(29)-x(13)+x(29)-x(25)]'*G*[x(28)-x(12)+x(28)-x(24); x(29)-x(13)+x(29)-x(25)]+...
norm(K*[x(28)-x(12)+x(28)-x(24); x(29)-x(13)+x(29)-x(25)])-f1*x(35));
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)
[1]刘佳,陈增强,刘忠信.多智能体系统及其协同控制研究进展[J].智能系统学报, 2010, 5(1):9.
[2]詹璟原.多智能体系统预测协同控制研究[D].复旦大学,2013.
[3]LIU Jia.多智能体系统及其协同控制研究进展[J].智能系统学报, 2010(001):005.
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