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🔥 内容介绍

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）在无人机集群巡检、自主车辆编队、工业机器人协作等场景中广泛应用，核心需求是在 “完成协同任务”（如编队巡航、区域覆盖）的同时，实现 “无碰撞运行”。然而，MAS 的分布式特性（无中心控制器、智能体仅局部通信）与动态环境（如障碍物移动、智能体速度变化）导致碰撞避免面临两大核心挑战：

一是协同与避撞的目标耦合：智能体需在 “跟踪期望轨迹”（如无人机保持编队队形）与 “规避其他智能体 / 障碍物” 之间平衡，单一目标控制易引发 “任务失配”（如过度避撞导致编队溃散）或 “碰撞风险”（如优先任务导致避撞延迟）；二是分布式决策的一致性：无中心控制下，智能体仅通过局部通信获取邻居信息，需独立决策却需协同避撞，传统集中式优化方法（如全局路径规划）因通信开销大、容错性差难以适用。

在此背景下，分布式线性二次离散时间博弈（Distributed Linear-Quadratic Discrete-Time Game, DLQDG） 展现出独特适配性：其 “线性二次” 特性可量化智能体的任务跟踪与避撞成本，“离散时间” 适配 MAS 的实时决策需求，“分布式博弈” 则通过纳什均衡实现 “局部决策→全局协同” 的无碰撞控制 —— 每个智能体以自身成本最小化为目标，同时考虑邻居智能体的决策影响，最终在博弈均衡状态下实现 “任务完成 + 碰撞避免” 的双重目标。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

r of dimensional plane

N   = 4;    %number of agents

h   = n*N;  %adjusting 

dt  = 0.1;  %sampling time

A   = [eye(h), zeros(h,1), dt*eye(h);

         zeros(1,h), 1, zeros(1,h);

         zeros(h), zeros(h,1), eye(h)];      %state matrix

B   = [dt^2/2*eye(h); zeros(1,h);dt*eye(h)]; %input matrix

d12 = [1.5;1]; d13 = [0;2]; d23 = [-1.5;1]; d24 = [-3;0]; d34 = [-1.5;-1]; %desired displacements

d   = [d12;d13;d23;d24;d34]; r = 0.5;        %safety distance

p4  = [15;3.5];   p3 = [0;5]; p2 = [12;1]; p1 = [3.5;1]; %initial position

v1  = [0.5;1];    v2 = [0;0];   v3 = [0;0]; v4 = [0;0];  %initial velocities

x_real(:,1) = [p1;p2;p3;p4;1;v1;v2;v3;v4];   %initial state

R   = dt*eye(h);   %control weight

D   = kron([1 1 0 0 0;

            -1 0 1 1 0;

            0 -1 -1 0 1;

            0 0 0 -1 -1],eye(n)); %incidence matrix

L    = D*D';     %Laplacian matrix

🔗 参考文献

[1]罗嘉鹏,粟渊恺,张捷,等.基于混成多智能体控制方法的微电网并网研究[J].智能电网, 2014, 000(012):13-20.DOI:10.3969/j.issn.2095-5944.2014.12.002.

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🌟 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

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