【多智能体】MSN植绒编队控制，跟踪目标、避开障碍物的MATLAB程序

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🔥 内容介绍

多智能体系统(MAS)在机器人、无人机、自主驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。其中，植绒编队控制作为一种能够实现多智能体协同、自主组织的关键技术，近年来受到了广泛关注。本文将深入探讨基于Modified Self-Propelled Particle (MSN) 模型的多智能体植绒编队控制策略，重点分析其在目标跟踪和障碍物规避方面的性能和优势。

传统的植绒模型，例如Vicsek模型和Boids模型，虽然能够模拟鸟群、鱼群等自然群体行为，但在处理复杂环境下的目标跟踪和障碍物规避问题时，存在一定的局限性。例如，它们通常缺乏对个体速度和加速度的精确控制，难以实现精确的目标跟踪，并且对障碍物的反应相对迟钝，容易发生碰撞。因此，改进和优化植绒模型显得尤为重要。MSN模型作为一种改进的植绒模型，通过引入自推进力、排斥力、对齐力以及目标吸引力等多个力学因素，有效地解决了上述问题。

MSN模型的核心在于对个体运动的精细建模。每个智能体根据自身状态以及周围邻域内其他智能体的状态，计算合力，并以此来更新自身的运动状态。具体来说，模型中包含以下几个关键要素：

• 自推进力: 模拟智能体自身的运动意图，使其保持一定的运动速度。该力的大小和方向通常由智能体自身的属性决定，例如最大速度和期望方向。

• 排斥力: 模拟智能体之间以及智能体与障碍物之间的相互排斥作用，用于防止碰撞。排斥力的强度通常与智能体之间的距离成反比，距离越近，排斥力越强。

• 对齐力: 模拟智能体之间相互影响，使其运动方向趋于一致。对齐力的强度通常与智能体之间距离和速度差有关，距离越近，速度越接近，对齐力越强。

• 目标吸引力: 模拟智能体对目标的吸引作用，引导智能体向目标移动。吸引力的强度通常与智能体与目标之间的距离成反比。

通过合理地设计各个力的权重和作用范围，可以有效地控制智能体的运动轨迹，实现精确的目标跟踪和有效的障碍物规避。 在目标跟踪方面，目标吸引力将引导整个编队向目标移动；在障碍物规避方面，排斥力将使智能体避免与障碍物发生碰撞，并保证编队的完整性和稳定性。 值得注意的是，参数的合理选择对于算法的性能至关重要。过大的吸引力可能会导致编队过于分散，过强的排斥力则可能会导致编队运动缓慢甚至停滞。因此，需要根据具体的应用场景和需求对参数进行调整和优化。

为了增强MSN模型在复杂环境中的鲁棒性，可以进一步引入一些改进策略，例如：

• 自适应控制策略: 根据环境的变化动态调整各个力的权重，提高算法的适应性。

• 多层控制策略: 将编队控制分成多个层次，例如全局层和局部层，分别负责编队的整体运动和个体运动，提高算法的效率和稳定性。

• 基于预测的控制策略: 利用预测模型预估未来环境变化，提前调整智能体的运动策略，提高算法的预见性。

本文所述的MSN模型及其改进策略，为多智能体植绒编队控制提供了一种有效的解决方案。 未来的研究方向可以着重于以下几个方面：

• 更复杂的模型: 考虑更多因素，例如智能体的动力学特性、通信延迟和噪声等，构建更完善的模型。

• 更有效的算法: 设计更有效的算法来求解模型，提高算法的计算效率和实时性。

• 更广泛的应用: 将MSN模型应用于更多实际场景，例如无人机编队、机器人协作和自主驾驶等。

总之，基于MSN模型的多智能体植绒编队控制技术在目标跟踪和障碍物规避方面具有显著的优势。通过不断的改进和完善，该技术必将为多智能体系统的发展和应用提供强有力的支撑，并推动其在各个领域的广泛应用。 持续的研究和开发将会使得这项技术更加成熟可靠，并在未来解决更为复杂和具有挑战性的问题。

📣 部分代码

%clearing variables

clc,clear

close all

%declaring nodes, desired distance and other parameters

n = 100;

dim = 2;

d = 15;

k = 1.2;

r = k * d;

h = 0.2;

neigh = {};

%Optional paramters

epsilon = 0.1; 

delta_t = 0.009;

t = 0:delta_t:15;% Set simulation time

c1 = 30;

c2 = 2 * sqrt(c1);

c1mt = 1.1;

c2mt = 2 * sqrt(c1mt);

%Randomely generating the points

x = rand(n,1).*50;

the nodes

    y = old_y + (delta_t * p_nodes(:,2)) + (((delta_t^2)/2) * u_nodes(:,2));

    x_iter(:,iter) = x; %Saving the position for every iteration

    y_iter(:,iter) = y;

    hold off;

    plotgraphtarg(x,y,neigh,n,qtarg);  %Plotting the graph

    drawnow;

end

%Plotting the velocity

figure(2)

for i = 1:n

    plot(n_iter,p_iter(:,i));

    hold on;

end       

%Plotting the connectivity

figure(3)

plot(n_iter,rk_iter);

%Plotting the trajectory

figure(4)

for i = 1:length(t)

 if(i == length(t))

   plot(x_iter(:,i),y_iter(:,i),'m>');

 else  

   plot(x_iter(:,i),y_iter(:,i),'k.');

 end

 hold on;

end 

%Plotting the Center Of Mass and Target trajectory

figure(5)

plot(com_iter(:,1),com_iter(:,2),'y.');

hold on;

plot(qtarg_iter(:,1),qtarg_iter(:,2),'k.');

hold on;

⛳️ 运行结果

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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

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🌈 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

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🌈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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