发布时间:2026/7/11 21:05:22
【多智能体】二阶多智能体系统的最优时不变分布式编队跟踪Matlab复现 ✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍本文探讨了最优时不变编队跟踪问题旨在为具有二阶积分器动力学特性的多智能体系统提供分布式解决方案。在相关文献中大多数关于多智能体编队跟踪的研究在探究分布式反馈控制律时并未考虑能量问题。为解决这一关键设计要点我们通过在优化成本中精心选择特定且关键的势函数对一个涵盖轨迹跟踪、基于距离的编队控制以及输入能量最小化的优化问题进行了形式化处理并给出解决方案以此做出贡献。为此我们展示了如何借助基于投影算子的轨迹优化牛顿法PRONTO以集中式方式计算逆动力学。更重要的是我们将这种离线解决方案作为通用参考来设计一种稳定的在线分布式控制律。最后给出了涉及三维空间中沿直线路径的立方体编队的数值示例以验证所提出的控制策略。⛳️ 运行结果 部分代码close allclear all, clc​global dt nAg M kr ka QBp QBdp R kF kA Xdes dijs G flag33 flag50 flag90​dt 0.01;tl 200;T0 (0:dt:tl);T length(T0);​nAg 4;I_nAg eye(nAg);M 2;I_M eye(M);​QBp 10^1;QBdp 10^1;R 10^0;kF 10^0;kA 5*10^-1;kr 1;ka 50;​% initial conditionsvel 1;x0p [-2 1 -3 -1 2 -2 0 0];x0p x0p/(2*norm(x0p));x0p rand(1,8)*10;x0v 5*[0 -vel 0 -vel 0 -vel 0 -vel];​% desired trajectory for the centroidxd0p zeros(1,M);xd0v 1*[vel 0];Xdesp repmat(xd0p,length(T0),1) T0*xd0v;Xdesv repmat(xd0v,length(T0),1);Xdes [ Xdesp Xdesv ];​% framework definitiondist_coeff 1.05;dd 5;% dijs [0 dd dd;% dd 0 dd;% dd dd 0];dd1_2 sqrt(2)*dd;max_dijs dd1_2;INF epsdist_coeff*dd1_2;dijs [0 dd INF dd;dd 0 dd dd1_2;INF dd 0 dd;dd dd1_2 dd 0];​A zeros(nAg);for i 1:nAgfor j 1:i-1if dijs(i,j) 0A(i,j) 1;A(j,i) 1;endendendG graph(A);degs sum(A);D diag(degs);L D-A;L_ D^(-1/2)*L*D^(-1/2);eigsL_ sort(eig(L_));lambda1 eigsL_(2);lambdan_1 eigsL_(end);muL_ (lambda1lambdan_1)/2;eta_star 1-1/muL_;if eta_star 0eta_star 0;end% if topology remains constant:F eye(nAg)*eta_star(D^-1*A)*(1-eta_star);​​%% -------------------------------------------------------% parametersparams.dt dt;params.nAg nAg;params.M M;params.QBp QBp;params.QBdp QBdp;params.R R;params.kF kF;params.kA kA;params.Xdes Xdes;params.dijs dijs;params.G G;params.tl tl;params.F kron(F,I_M);params.dist_coeff dist_coeff;params.max_dist max_dijs; % max(dijs(:));​% flags to show completionflag33 0;flag50 0;flag90 0;​% dynamics integration[t,x_history] ode45((t,x)distr_dyn(t,x,params),T0,[x0p x0v]);​​%% display final resultsfinal_state x_history(end,:);disp(final_state)p1 x_history(end,1:2)p2 x_history(end,3:4)p3 x_history(end,5:6)p4 x_history(end,7:8)e12 p1-p2;e13 p1-p3;e23 p2-p3;e14 p1-p4;e24 p2-p4;e34 p3-p4;pB (p1p2p3p4)/4Ne12 norm(e12)Ne13 norm(e13)Ne23 norm(e23)Ne14 norm(e14)Ne24 norm(e24)Ne34 norm(e34)​​%% fase diagram for positions​​​figuregrid onhold onplot(Xdes(:,1),Xdes(:,2),k)for i 1:nAgplot(x_history(:,(i-1)*M1),x_history(:,(i-1)*M2),r)endfor i 1:nAgplot(x_history(end,(i-1)*M1),x_history(end,(i-1)*M2),b*,linewidth,3)end% inserire qui un confronto tra grafici... prendere i dati altrui potrebbe% essere una buona idea per poi plottare la traiettoria distribuita su% quella centralizzata - fare un esempio con triangolo equilatero% - traiettoria% - funzionale di costo% - input speso% - ripartizione tra formation vs tracking% * consensus solo per il distribuito% nota: mettere il peso finale per la final boundary condition nel caso% centralizzato!! (peso finale appropriato, no un punto a caso per la% traiettoria desiderata)axis equal​%% evolutions of the distance errors (sigma_dij-s)​figuregrid onhold ondist_errors zeros(T,nAg*(nAg-1)/2);​k 0;for i 2:nAgfor j 1:i-1dij dijs(i,j);if dij 0for tt 1:Tp_i_t x_history(tt,(i-1)*M1:(i-1)*MM);p_j_t x_history(tt,(j-1)*M1:(j-1)*MM);sij_t norm(p_i_t-p_j_t)^2;dist_errors(tt,k1) sigma(sij_t,dij,0);endelsedist_errors(:,k1) -ones(T,1);endk k1;endend​k 0;for i 2:nAgfor j 1:i-1tratto -;if dijs(i,j) 0tratto --;endplot(T0,dist_errors(:,k1),tratto,linewidth,1.5)k k1;endend​title(zero-order consensus)xlabel($t$,interpreter,latex)ylabel($\sigma(s_{ij})\qquad$,interpreter,latex)set(gca,fontsize,25)set(get(gca,ylabel),rotation,0)​​%% evolutions of the first derivatives of the distance errors (sigma_dij-s)​figuregrid onhold onddist_errors zeros(T,nAg*(nAg-1)/2);​k 0;for i 2:nAgfor j 1:i-1dij dijs(i,j);if dij 0for tt 1:Tp_i_t x_history(tt,(i-1)*M1:(i-1)*MM);p_j_t x_history(tt,(j-1)*M1:(j-1)*MM);sij_t norm(p_i_t-p_j_t)^2;ddist_errors(tt,k1) sigma(sij_t,dij,1);endelseddist_errors(:,k1) zeros(T,1);endk k1;endend​k 0;for i 2:nAgfor j 1:i-1tratto -;if dijs(i,j) 0tratto --;endplot(T0,ddist_errors(:,k1),tratto,linewidth,1.5)k k1;endend​title(first-order consensus)xlabel($t$,interpreter,latex)ylabel($\frac{\partial\sigma}{\partial s_{ij}}\qquad$,interpreter,latex)set(gca,fontsize,25)set(get(gca,ylabel),rotation,0)​%% evolutions of the second derivatives of the distance errors (sigma_dij-s)​figuregrid onhold ondddist_errors zeros(T,nAg*(nAg-1)/2);​k 0;for i 2:nAgfor j 1:i-1dij dijs(i,j);if dij 0for tt 1:Tp_i_t x_history(tt,(i-1)*M1:(i-1)*MM);p_j_t x_history(tt,(j-1)*M1:(j-1)*MM);sij_t norm(p_i_t-p_j_t)^2;dddist_errors(tt,k1) sigma(sij_t,dij,2);endelsedddist_errors(:,k1) zeros(T,1);endk k1;endend​k 0;for i 2:nAgfor j 1:i-1tratto -;if dijs(i,j) 0tratto --;endplot(T0,dddist_errors(:,k1),tratto,linewidth,1.5)k k1;endend​title(second-order consensus)xlabel($t$,interpreter,latex)ylabel($\frac{\partial^2\sigma}{\partial s_{ij}^2}\qquad$,interpreter,latex)set(gca,fontsize,25)set(get(gca,ylabel),rotation,0) 参考文献往期回顾扫扫下方二维码

相关新闻

2026/7/11 21:05:22

信安毕业设计最新题目指导

1 引言 毕业设计是大家学习生涯的最重要的里程碑,它不仅是对四年所学知识的综合运用,更是展示个人技术能力和创新思维的重要过程。选择一个合适的毕业设计题目至关重要,它应该既能体现你的专业能力,又能满足实际应用需求&#xf…

2026/7/11 21:05:22

独立站从0到日流量1000+:我的SEO+GEO双引擎实操复盘

做独立站两年多,从每天几十个IP到稳定日流量1000,我踩过的坑比走过的直路多得多。这篇文章不讲空泛的理论,全是我用Next.js搭建站点、跑数据、调结构后总结出来的实操经验,希望对正在做跨境独立站的朋友有参考价值。起点&#xff…

2026/7/12 0:21:55

3种主流B端设计系统对比:在物流管理系统界面中的适配与取舍

3种主流B端设计系统对比:在物流管理系统界面中的适配与取舍物流行业的数字化转型正在加速推进,一套高效、易用的管理系统已成为企业提升运营效率的核心工具。作为前端技术决策者,我们常常面临这样的困境:设计系统选型不仅关乎开发…

2026/7/12 0:21:55

3款酒店管理系统UI设计对比:原型工具、前端框架与设计规范差异

3款酒店管理系统UI设计对比:原型工具、前端框架与设计规范差异在数字化转型浪潮中,酒店管理系统的用户体验直接影响运营效率。本文将从AI原型工具、前端框架实现和设计规范体系三个维度,对比分析不同技术路径下的UI设计差异,为产品…

2026/7/12 0:21:55

优化后端性能的五个实用技巧

后端性能优化的本质,是对资源使用效率的极致追求。任何一个请求从进入服务到返回响应,背后都有一连串的计算、I/O、网络、锁、内存分配。如果你不主动干预这些环节,系统就会用最原始、最笨拙的方式来运转——结果就是高延迟、低吞吐、甚至雪崩…

2026/7/12 0:21:55

Java面试中常见集合类问题及高效答题思路

“Java集合类?不就是ArrayList、HashMap嘛。”——如果你在面试中还抱着这种心态,那么恭喜你,距离被挂只差一个追问的距离。面试官真正考察的,从来不是你能不能背出HashMap的默认容量,而是你对数据结构本质的理解、对设…

2026/7/12 0:16:55

SAM-2.1 自定义分割微调实战:从自定义数据集到自动掩码生成

SAM-2.1 自定义分割微调实战:从自定义数据集到自动掩码生成 这篇教程是我根据 SAM-2.1 自定义数据集微调和自动 mask 生成流程整理出来的。重点演示如何下载 SAM2 格式数据集,配置 SAM-2.1 训练脚本,训练后对比微调模型和基础模型的分割效果。…

2026/7/12 0:01:29

3步解锁音乐自由:ncmdumpGUI终极NCM文件解密转换指南

3步解锁音乐自由:ncmdumpGUI终极NCM文件解密转换指南 【免费下载链接】ncmdumpGUI C#版本网易云音乐ncm文件格式转换,Windows图形界面版本 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nc/ncmdumpGUI 你是否曾在网易云音乐下载了心爱的歌曲&#…

2026/7/12 0:01:29

CANoe 19 SP3 配置 GB/T 27930-2023 A类系统:3步搭建BMS仿真测试环境

CANoe 19 SP3 配置 GB/T 27930-2023 A类系统:3步搭建BMS仿真测试环境随着新能源汽车行业的快速发展,充电通信协议的标准化和测试验证变得尤为重要。GB/T 27930-2023作为中国智能充电协议的最新版本,对充电机与电动汽车之间的通信提出了更严格…

2026/7/12 0:01:29

3步搞定RTL8852BE驱动:从零开始配置Wi-Fi 6网卡

3步搞定RTL8852BE驱动:从零开始配置Wi-Fi 6网卡 【免费下载链接】rtl8852be Realtek Linux WLAN Driver for RTL8852BE 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rt/rtl8852be 还在为Linux系统无法识别RTL8852BE Wi-Fi 6网卡而烦恼吗?&#x1f…

2026/7/12 0:01:29

3步解锁音乐自由:ncmdumpGUI终极NCM文件解密转换指南

3步解锁音乐自由:ncmdumpGUI终极NCM文件解密转换指南 【免费下载链接】ncmdumpGUI C#版本网易云音乐ncm文件格式转换,Windows图形界面版本 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nc/ncmdumpGUI 你是否曾在网易云音乐下载了心爱的歌曲&#…

2026/7/12 0:01:29

CANoe 19 SP3 配置 GB/T 27930-2023 A类系统:3步搭建BMS仿真测试环境

CANoe 19 SP3 配置 GB/T 27930-2023 A类系统:3步搭建BMS仿真测试环境随着新能源汽车行业的快速发展,充电通信协议的标准化和测试验证变得尤为重要。GB/T 27930-2023作为中国智能充电协议的最新版本,对充电机与电动汽车之间的通信提出了更严格…

2026/7/12 0:01:29

3步搞定RTL8852BE驱动:从零开始配置Wi-Fi 6网卡

3步搞定RTL8852BE驱动:从零开始配置Wi-Fi 6网卡 【免费下载链接】rtl8852be Realtek Linux WLAN Driver for RTL8852BE 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rt/rtl8852be 还在为Linux系统无法识别RTL8852BE Wi-Fi 6网卡而烦恼吗?&#x1f…

2026/7/11 8:37:53

3个高效策略:快速掌握Axure中文界面配置

3个高效策略:快速掌握Axure中文界面配置 【免费下载链接】axure-cn Chinese language file for Axure RP. Axure RP 简体中文语言包。支持 Axure 11、10、9。不定期更新。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ax/axure-cn 还在为Axure RP的英文界面感…