【多智能体】多智能体具有分数阶动力学的分布式策略评估Matlab复现

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🔥 内容介绍

本文提出一种用于资源受限多智能体系统的分布式学习和协同控制算法，并对其进行分析。该算法旨在使每个局部作用的智能体协同完成系统的全局目标。我们考虑一种资源受限的多智能体系统，其中每个智能体在感知、计算和通信能力方面都受到限制。所提出的算法由每个智能体独立执行，用于从噪声测量中估计未知的目标场，并以分布式方式协调多个智能体以发现该未知场的峰值。每个移动智能体维护其自身的局部场估计，并利用自身及附近智能体的集体测量结果更新该估计。然后，每个智能体在避免碰撞并保持通信连通性的同时，沿着其估计场的梯度方向移动，以逼近场峰值。该算法基于对未知场的递归空间估计。我们证明了所提出的多智能体系统的闭环动力学可以转化为随机逼近算法的形式，并利用Ljung的常微分方程(ODE)方法证明其收敛性。此外，我们还提供了大量的仿真结果来支持我们的理论结果。

一、引言

多智能体系统在众多领域展现出巨大的应用潜力，例如环境监测、目标搜索、协同机器人等。然而，在许多实际应用中，智能体往往面临资源受限的挑战，例如有限的感知范围、有限的计算能力以及有限的通信带宽。如何在资源受限的环境下有效地协调多个智能体，以实现全局目标，是多智能体系统研究中的一个关键问题。

本文针对资源受限的多智能体系统，提出了一种基于递归空间估计的分布式学习和协同控制算法。该算法允许每个智能体独立地估计未知的目标场，并通过与邻近智能体的协作，共同发现该目标场的峰值。算法的关键在于将局部信息融合成全局一致的估计，同时保证算法的收敛性和鲁棒性。

二、算法设计

三、结论

本文提出了一种基于递归空间估计的多智能体系统分布式学习和协同控制算法，并对其进行了理论分析和仿真验证。该算法能够在资源受限的环境下有效地实现多智能体协同目标搜索。未来的研究方向包括：改进算法以适应更复杂的场景，例如动态环境和非凸目标场；研究更有效的通信机制以降低通信开销；以及将该算法应用于实际应用场景。

📣 部分代码

A_hat=rand(5);

b1_hat=rand(5,1);b2_hat=rand(5,1);b3_hat=rand(5,1);b4_hat=rand(5,1);

C_hat=0.25*eye(5);

theta_0=zeros(20,1);lambda_0=zeros(20,1);

rho=0.1;

alpha1=0.995;

alpha2=0.075;

theta_ast=0.25*inv(A_hat'*inv(C_hat)*A_hat+rho*eye(5))*A_hat'*inv(C_hat)*(b1_hat+b2_hat+b3_hat+b4_hat)

step_size=0.0005;T=50;

K_bar=kron(eye(4),A_hat'*inv(C_hat)*A_hat+rho*eye(5))+L_bar; 

B_bar=[A_hat'*inv(C_hat)*b1_hat;A_hat'*inv(C_hat)*b2_hat;A_hat'*inv(C_hat)*b3_hat;A_hat'*inv(C_hat)*b4_hat];

sim('test1',T)

figure

t=0:step_size:T;​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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