【多智能体控制】基于多智能体点到点转换分布式模型预测控制附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在智能制造、智能交通、协同机器人等领域，多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）的应用日益广泛。多智能体协同完成点到点转换任务时，如何实现高效、安全且稳定的控制成为关键问题。分布式模型预测控制（Distributed Model Predictive Control，DMPC）凭借其滚动优化和分布式计算特性，为多智能体点到点转换控制提供了强有力的解决方案。本文将深入探讨基于 DMPC 的多智能体点到点转换控制策略。

多智能体系统与分布式模型预测控制基础

多智能体系统概述

多智能体系统由多个具有自主决策能力的智能体组成，这些智能体通过信息交互和协同合作，共同完成复杂任务。在点到点转换任务中，每个智能体需要根据自身状态、目标位置以及与其他智能体的协作关系，规划运动轨迹并执行控制动作。例如，在无人机编队飞行中，多架无人机需要协同从起始点飞行至目标点，同时避免相互碰撞，并保持编队队形 。

分布式模型预测控制原理

模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制算法，通过建立系统的预测模型，在每个采样时刻预测系统未来一段时间内的状态变化，并基于目标函数进行滚动优化，得到当前时刻的最优控制输入。而分布式模型预测控制则将 MPC 的思想应用于多智能体系统，每个智能体基于自身局部模型和与相邻智能体的信息交互，独立进行预测和优化。这种分布式的架构能够降低计算复杂度，提高系统的可扩展性和鲁棒性 ，使得多智能体系统在复杂环境下也能高效运行。

基于 DMPC 的多智能体点到点转换控制架构

系统模型构建

为实现多智能体点到点转换控制，首先需要为每个智能体建立动态模型。以移动机器人为例，其运动学模型可表示为：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

c = zeros(3,1);

for i = 1:K-1

Ustar = [Ustar c'];

end

Ustar = Ustar';

🔗 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

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🌈 通信方面

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🌈 信号处理方面

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