✅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、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现点击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做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言多智能体系统在诸如自动驾驶、无人机集群、工业协作机器人等众多领域有着广泛的应用。实现多智能体的精确编队控制是确保这些系统高效、稳定运行的关键。基于状态相关黎卡提方程SDRE的控制器为多智能体非线性系统的编队控制提供了一种有效的途径。本文将深入探讨多智能体非线性系统中基于 SDRE 控制器的编队原理、设计及应用。二、多智能体系统与非线性模型多智能体系统架构多智能体系统由多个具有自主决策和行动能力的智能体组成。这些智能体通过相互通信和协作共同完成特定的任务。在编队问题中每个智能体需要根据自身状态以及与其他智能体的相对关系调整自己的行动以维持期望的编队形状。非线性模型描述考虑每个智能体的动力学模型通常是非线性的。以二维平面上的智能体运动为例其状态方程可表示为⛳️ 运行结果 部分代码% Number of circlesN_agent(Nr*(Nr1)/2)*Nc; % The number of agents% Circle formation for final condition-------------------------------------x_shift40;y_shift20;for j1:N_agentrp1;Corp;xc_des_l(j)x_shiftrp*cos((j-1)*2*pi/(Nc));yc_des_l(j)y_shiftrp*sin((j-1)*2*pi/(Nc));for k1:Nrif j(k*(k1)/2)*NcCoCorp;xc_des_l(j)x_shiftCo*cos((j-Nc-1)*2*pi/(Nc*Co/rp));yc_des_l(j)y_shiftCo*sin((j-Nc-1)*2*pi/(Nc*Co/rp));endendend% Obstacle-----------------------------------------------------------------xb25;yb10;r_min0.5;% Initial and final condition----------------------------------------------for j1:1:N_agentxci(j)10*(rand(1)-0.5); 参考文献Saeed Rafee Nekoo, (2025). Formation Control of Multi-agentNonlinear Systems using the State-Dependent Riccati Equation.Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems,19(1), 17-32. DOI: https://doi.org/10.14313/jamris-2025-003更多免费数学建模和仿真教程关注领取
【多智能体】多智能体非线性系统SDRE控制器的编队附matlab代码
发布时间：2026/5/29 0:14:58
✅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、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现点击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做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言多智能体系统在诸如自动驾驶、无人机集群、工业协作机器人等众多领域有着广泛的应用。实现多智能体的精确编队控制是确保这些系统高效、稳定运行的关键。基于状态相关黎卡提方程SDRE的控制器为多智能体非线性系统的编队控制提供了一种有效的途径。本文将深入探讨多智能体非线性系统中基于 SDRE 控制器的编队原理、设计及应用。二、多智能体系统与非线性模型多智能体系统架构多智能体系统由多个具有自主决策和行动能力的智能体组成。这些智能体通过相互通信和协作共同完成特定的任务。在编队问题中每个智能体需要根据自身状态以及与其他智能体的相对关系调整自己的行动以维持期望的编队形状。非线性模型描述考虑每个智能体的动力学模型通常是非线性的。以二维平面上的智能体运动为例其状态方程可表示为⛳️ 运行结果 部分代码% Number of circlesN_agent(Nr*(Nr1)/2)*Nc; % The number of agents% Circle formation for final condition-------------------------------------x_shift40;y_shift20;for j1:N_agentrp1;Corp;xc_des_l(j)x_shiftrp*cos((j-1)*2*pi/(Nc));yc_des_l(j)y_shiftrp*sin((j-1)*2*pi/(Nc));for k1:Nrif j(k*(k1)/2)*NcCoCorp;xc_des_l(j)x_shiftCo*cos((j-Nc-1)*2*pi/(Nc*Co/rp));yc_des_l(j)y_shiftCo*sin((j-Nc-1)*2*pi/(Nc*Co/rp));endendend% Obstacle-----------------------------------------------------------------xb25;yb10;r_min0.5;% Initial and final condition----------------------------------------------for j1:1:N_agentxci(j)10*(rand(1)-0.5); 参考文献Saeed Rafee Nekoo, (2025). Formation Control of Multi-agentNonlinear Systems using the State-Dependent Riccati Equation.Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems,19(1), 17-32. DOI: https://doi.org/10.14313/jamris-2025-003更多免费数学建模和仿真教程关注领取
