【多智能体】异构混合阶多智能体系统编队控制的分布式优化

已于 2023-08-23 04:01:56 修改
阅读量1.1k 收藏 5
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： MATLAB较复杂算法仿真案例 文章标签： 异构混合阶 多智能体 系统编队控制 分布式优化 matlab
于 2022-12-07 03:20:10 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/128213550
本文介绍了多智能体系统中Leader-Follower编队控制方法，强调了这种方法的优势和缺点，并列举了l-ɕ、l-l以及混合控制三种控制策略。此外，还展示了使用MATLAB 2022a进行的仿真效果和相关源码。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

1.算法概述

         Leader-Follower法其基本思想是:在由多智能体组成的群组中，其中某个智能体被指定为领航者，其余的智能体被指定为跟踪领航者运动的跟随者，跟随者以设定的距离或速度等参量跟踪领航智能体的位置和方向。进一步来讲，对同一个多智能体系统，领航者可以仅仅指定一个，也可以存在多个，但控制群组编队形状的领航者只能有一个。通过设定领航者智能体与跟随智能体间不同的位置关系，便可得到不同的网络拓扑结构，即不同的编队队形。该方法的突出特点在于，智能体群组成员间的协作作用是通过对领航智能体状态信息的共享来实现的。

       Leader-Follower控制法（领航跟随者法）的优点是：领航者作为控制整个智能体系统运动的主导，仅凭给定的运行轨迹便可以控制整个智能体群组的行为，从而大大简化了控制作用。

       该方法的缺点主要体现在：系统中不存在明确的反馈控制作用，也就是说，一旦系统中领航者发生错误行为时，会直接导致跟随智能体行为的紊乱，进而让整个系统陷入崩馈状态。举例来说，如果系统的领航智能体移动速度超出跟随智能体的跟踪范围，那么就会出现跟随智能体掉队的现象。又如，当系统规模过大时，庞大的信息量很容易加重领航者的负担，进而影响系统运行效率甚

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
多智能体编队控制（刚性图）
qq_68110866的博客
01-04 1687
多智能体刚性图编队控制
异构混合阶多智能体系统的编队控制与分布式优化技术解析及其应用
04-17
内容概要：本文深入探讨了异构混合阶多智能体系统的编队控制与分布式优化技术。首先介绍了不同阶数智能体（如一阶、二阶和高阶系统）的特点以及它们在编队控制中的挑战，特别是如何协调不同阶数的智能体以实现稳定的...
线性多智能体分布式动态事件触发一致性：协同与性能优化分析
05-11
内容概要：本文深入探讨了线性多智能体分布式动态事件触发一致性算法，涵盖了线性多智能体系统的概述、分布式动态事件触发一致性的原理和技术分析。文章详细介绍了算法设计的关键要素，包括智能体的动力学模型、通信拓扑结构和触发条件。此外，还讨论了实现这一技术所需解决的技术难题，如数据同步、冲突解决和消息传递，并通过具体案例（如智能家居系统）展示了其应用场景。最后，文章总结了该技术的重要性和未来发展方向。 适合人群：对多智能体系统和分布式一致性算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标：适用于研究和开发涉及多智能体协作的项目，旨在提高系统的稳定性和一致性，特别是在复杂的动态环境中。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还结合实际案例进行了详细解释，有助于读者全面理解该技术的应用价值和发展潜力。
多智能体的编队控制matlab程序（自己编写的，可以运行）
10-24
本程序是自己针对一篇IEEE TCST文章，用matlab编程实现，已验证可以运行。附件有详细的程序使用说明，和对应的文章。适合多智能体的编队或一致性研究的初学者学习。(这个程序上传的时候少了一个m文件，请搜索本人上传的所有资源找到补充文件)
【多智能体】异构混合阶多智能体系统编队分布式控制【含Matlab源码 13296期】
最新发布
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
05-12 1823
异构混合阶多智能体系统编队分布式控制 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
延迟多智能体网络中的分布式优化与约束共识
weixin_33481022的博客
04-23 325
本章探讨了在存在通信延迟的多智能体网络中，如何通过分布式优化算法实现合作优化问题的解决。通过与现有算法的比较分析，展现了所提算法在函数误差收敛速度上的优势，证明了算法的有效性高度依赖于优化算法本身的特性和网络的底层连通结构。同时，研究结果可扩展至随机通信协议和带噪声梯度的随机优化问题。最后，提出了未来研究的可能方向。
异构混合阶多智能体系统编队控制的分布式优化算法matlab仿真【包含程序操作录像,代码中文注释】
04-26
1.版本：matlab2022A，包含仿真操作录像，代码中文注释，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：多智能体系统编队控制 3.内容：异构混合阶多智能体系统编队控制的分布式优化算法matlab仿真。 异构混合阶多智能体系统编队控制的分布式优化是一个复杂的问题，涉及多个智能体（agents）的协同工作和优化控制。在这个问题中，智能体可能具有不同的能力和特性，并且它们的行动可能受到不同的规则和约束。分布式优化是在这样的系统中实现编队控制的一种有效方法。它通过分散决策和本地交互来实现全局目标，而不是依赖集中式的控制结构。这种方法有很多优点，包括鲁棒性、可扩展性和灵活性。 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。
异构混合阶多智能体系统编队控制的分布式优化.zip_分布式优化_多智能体_异构混合阶_编队控制
07-15
异构混合阶多智能体系统编队控制的分布式优化matlab程序
关键词：异构混合阶多智能体系统；编队控制；分布式优化；
lLzdfsScb的博客
03-07 362
在众多应用领域中，例如无人机编队飞行、智能车联网、自动化仓储等，均可以借助该实现更高效、更灵活的编队控制和分布式优化。在上述代码中，我们定义了一个分布式优化的函数，该函数接受智能体列表、目标函数和学习率等参数。本文介绍了异构混合阶多智能体的编队控制和分布式优化的基本概念和实现方法。通过分布式优化算法，可以实现内各智能体的协同优化，提高整个的性能。在分布式优化中，需要考虑到智能体的异构性和混合阶特性，以及通信延迟、噪声干扰等因素。在编队控制中，需要考虑到智能体的异构性和混合阶特性，以及环境的不确定性等因素。
【多智能体】基于Matlab的多智能体的编队控制，可以实现多个多智能体的队形控制，包括直线型、三角形等各种队形
qq_59747472的博客
04-23 635
在现代科学技术飞速发展的浪潮中，多智能体系统作为一种新兴的研究领域，展现出了巨大的潜力和广泛的应用前景。由多个具有感知、决策和执行能力的个体组成的智能体群体，通过相互协作与信息交互，能够完成单个智能体难以胜任的复杂任务。其中，多智能体编队控制是多智能体系统研究的核心问题之一。它旨在通过设计合适的控制律，使多个智能体在运动过程中维持特定的相对构型，从而形成诸如直线型、三角形、圆形等各种预设的队形。编队控制不仅是理论研究的热点，更在无人机编队、机器人协作、卫星集群控制、自动驾驶等众多领域具有重要的实际应用价值。
多智能体系统编队控制的MATLAB分布式优化实现：异构混合阶系统
04-09
内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB实现多智能体系统编队控制的分布式优化方法。文中探讨了多智能体系统的基本概念及其应用场景，重点讨论了异构智能体（无人车和无人机）和混合阶系统（一阶和二阶动力学模型）的...
多智能体的编队控制matlab程序
01-18
本程序是自己针对一篇IEEE TCST文章，用matlab编程实现，已验证可以运行。附件有详细的程序使用说明，和对应的文章。适合多智能体的编队或一致性研究的初学者学习。(这个程序上传的时候少了一个m文件，请搜索本人上传的所有资源找到补充文件)
多智能体的编队控制程序.rar
06-26
多智能体的编队控制程序，单独的一个matlab文件，含有三个例子
多智能体的编队控制程序的补充(之前上传少了一个文件)
11-07
这个程序是对多智能体的编队控制程序的补充，之前上传少了一个文件，给大家造成的不便深表歉意。特此通知。麻烦管理员把这个资源分数调为0。
多智能体编队控制代码
10-12
分布式一致性多智能体编队控制，协同编队任务涉及到多种技术的综合使用，是一项十分复杂的研究内容。每个编队成员必须具备控制器、传感器、与推进系统，编队整体需具备多传感器信息融合、机间通信等能力。
强化学习的地–空异构多智能体协作覆盖研究
05-13
强化学习的地–空异构多智能体协作覆盖研究 强化学习的地–空异构多智能体协作覆盖研究
matlab实现异构混合阶多智能体系统编队分布式控制研究-多智能体系统-分布式控制-编队控制-自适应控制-matlab
03-29
内容概要：本文详细探讨了异构混合智能体系统（MAS）的编队分布式控制问题。文中介绍了异构智能体系统的特性及其面临的挑战，重点讨论了编队控制的原理、流程和分布式控制策略。通过MATLAB仿真验证了所设计控制算法...
【无人机编队】基于matlab模拟输出调节一致性无人机编队控制
qq_59747472的博客
09-06 1586
摘要：无人机编队作为近年来研究的热点，在军事侦察、灾难救援、环境监测等领域有着广泛的应用前景。为了实现无人机编队的高效协同，本文针对输出调节一致性问题，提出了一种基于Matlab的模拟方法，通过对多智能体系统状态和输出的调节，实现了无人机编队的稳定飞行和编队形状保持。关键词：无人机编队，输出调节一致性，Matlab模拟1. 绪论近年来，随着无人机技术的快速发展，无人机编队因其在军事、民用领域巨大的应用潜力而受到广泛关注。
多智能体分布式优化方法
04-23
<think>好的，我现在需要处理用户关于多智能体分布式优化方法的问题。首先，用户明确提到需要查找相关的算法或实现方案，涉及多智能体系统、分布式优化、方法和实现。我应该先理清这些概念，然后组织一个结构清晰的回答，确保符合用户的要求，比如使用正确的中文和LaTeX格式，同时生成相关问题。 首先，多智能体分布式优化是什么？这应该是多个智能体通过局部通信协作解决优化问题，每个智能体有自己的目标函数和约束，共同寻求全局最优。常见的算法包括分布式梯度下降、交替方向乘子法（ADMM）、一致性算法等。 接下来，我需要分点介绍这些方法。例如： 1. 分布式梯度下降（DGD）：每个智能体根据本地梯度更新，并结合邻居的信息。数学表达式可能像$x_i^{k+1} = \sum_{j\in N_i} w_{ij} x_j^k - \alpha_k \nabla f_i(x_i^k)$，这里需要用$$包裹。 2. 交替方向乘子法（ADMM）：将问题分解，通过交替优化和乘子更新达到一致。例如，目标函数可能是$\min \sum_{i=1}^n f_i(x_i) + g(z)$，约束是$x_i = z$。这里需要正确使用LaTeX独立公式。 3. 一致性算法：如平均一致性，每个智能体更新自己的状态为邻居的平均值，可能涉及拉普拉斯矩阵，比如$x^{k+1} = W x^k$，其中$W$是权重矩阵。 然后，实现方案部分可能需要提到仿真工具，如MATLAB、Python的Disropt库或ROS2。给出一个简单的代码示例，比如用Python实现DGD，展示如何更新变量和通信。 在引用方面，用户提到要自然地添加引用标识。例如，分布式优化在机器学习中的应用[^1]，或者ADMM在资源分配中的使用[^2]。需要确保这些引用合理，并且末尾添加。 生成相关问题时要考虑用户可能的后续需求，比如具体算法的比较、收敛性证明、通信拓扑的影响、实际应用案例等。例如： 1. 分布式梯度下降和ADMM的优缺点比较？ 2. 如何证明分布式优化算法的收敛性？ 3. 通信延迟对多智能体分布式优化的影响？ 需要注意LaTeX格式的正确性，尤其是行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并且检查是否有语法错误。例如，梯度符号是否正确，积分符号是否闭合等。 最后，确保回答结构清晰，分点明确，代码示例正确，并且相关问题有针对性。可能还需要考虑用户是否有更深层次的需求，比如实际项目中的实现难点，或者最新的研究进展，但根据当前问题，先集中在基础方法和实现上。</think>### 多智能体分布式优化方法 多智能体分布式优化通过局部通信与协作，使多个智能体共同求解全局优化问题，适用于无中心节点的场景（如传感器网络、无人机编队）。以下是核心算法与实现方案： --- #### 一、核心算法 1. **分布式梯度下降（DGD）** 每个智能体根据本地目标函数梯度更新，并与邻居交换信息： $$x_i^{k+1} = \sum_{j \in \mathcal{N}_i} w_{ij} x_j^k - \alpha_k \nabla f_i(x_i^k)$$ 其中，$\mathcal{N}_i$为邻居集合，$w_{ij}$为通信权重，$\alpha_k$为步长。适用于凸优化问题[^1]。 2. **交替方向乘子法（ADMM）** 将全局问题分解为子问题，通过交替优化和乘子更新实现一致性： $$\begin{aligned} \min_{x_i, z} & \sum_{i=1}^n f_i(x_i) + g(z) \\ \text{s.t.} & \quad x_i = z \quad \forall i \end{aligned}$$ 更新步骤包括本地优化、全局变量协调和乘子调整[^2]。 3. **一致性算法** 基于图论，使智能体状态渐近一致： $$x^{k+1} = W x^k$$ 其中$W$为权重矩阵，需满足双随机性。常用于资源分配问题。 --- #### 二、实现方案 1. **仿真工具** - **MATLAB/Simulink**：提供`Multi-agent Systems Toolbox`，支持一致性算法仿真。 - **Python**：库`Disropt`实现分布式优化算法（如DGD、ADMM）。 - **ROS2**：用于机器人集群的实时通信与任务分配。 2. **代码示例（DGD的Python实现）** ```python import numpy as np def dgd_update(x_local, neighbors_x, step_size, grad_fn): # 计算加权平均 avg_x = np.mean(neighbors_x, axis=0) # 梯度下降 return avg_x - step_size * grad_fn(x_local) # 示例：智能体本地目标函数梯度 def quadratic_grad(x, A, b): return A.T @ (A @ x - b) # 初始化参数 x = np.random.rand(2) # 本地状态 neighbors = [np.array([0.5, 0.5]), np.array([1.0, 1.0])] # 邻居状态 alpha = 0.1 new_x = dgd_update(x, neighbors, alpha, lambda x: quadratic_grad(x, A=np.eye(2), b=np.zeros(2))) ``` --- #### 三、关键挑战 - **通信约束**：拓扑变化或延迟可能影响收敛速度[^3]。 - **非凸问题**：需结合随机梯度或去中心化ADMM。 - **隐私保护**：通过差分隐私或加密通信实现数据安全。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Simuworld

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值