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🔥 内容介绍                                                      

多智能体系统（MAS）的点对点转移任务在协同运输、编队航行、无人机集群作业等领域具有广泛应用价值。针对传统集中式控制存在的通信负担重、鲁棒性差、扩展性不足等问题，本文提出一种基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点转移方案。该方案通过去中心化决策架构，使每个智能体仅依赖局部邻居信息完成轨迹规划与动态避障，同时引入一致性约束与冲突避免机制，确保集群在点对点转移过程中的协同性与安全性。通过 MATLAB/Simulink 仿真验证，所提策略在转移精度（位置误差 RMSE<0.05m）、避障响应速度（）及鲁棒性方面表现优异，且通信开销较集中式控制降低 60%，为大规模多智能体系统的点对点转移任务提供高效解决方案。

1 引言

1.1 研究背景与意义

多智能体系统通过多个自主个体的协同合作，能够完成单一智能体难以承担的复杂任务，其点对点转移功能是实现集群协同作业的基础环节。例如，无人机集群从初始集结点转移至目标作业区域、自主移动机器人（AMR）编队在仓储环境中完成物资转运等场景，均要求智能体在规定时间内精准抵达目标位置，同时避免个体间碰撞与环境障碍冲突。

传统多智能体点对点转移控制多采用集中式架构，通过中心节点统一规划轨迹并分配控制指令。然而，随着智能体数量增加，集中式控制面临三大瓶颈：一是通信带宽受限导致指令传输延迟；二是中心节点算力不足引发决策滞后；三是单点故障可能导致整个系统瘫痪。分布式模型预测控制（DMPC）通过将全局控制问题分解为多个局部子问题，每个智能体独立决策并仅与邻居进行信息交互，有效解决了集中式控制的固有缺陷，为大规模多智能体系统的可靠运行提供了技术支撑。因此，研究多智能体点对点转移的 DMPC 策略，对推动集群协同技术的工程化应用具有重要意义。

1.2 研究现状

现有多智能体分布式控制方法主要包括一致性控制、滑模控制、自适应控制等。一致性控制通过设计局部交互协议实现集群状态同步，但难以处理复杂约束与动态避障需求；滑模控制具有强鲁棒性，但存在抖振问题影响转移精度；自适应控制能补偿模型不确定性，但对通信拓扑变化的适应性不足。

在 DMPC 研究方面，现有成果多聚焦于编队控制与轨迹跟踪，针对点对点转移的专项优化较少。例如，部分方案未充分考虑智能体转移过程中的目标点切换机制，导致轨迹平滑性不足；部分方案的冲突避免约束设计过于保守，降低了转移效率；还有部分方案假设通信拓扑固定，难以适配动态变化的作业环境。因此，亟需设计一种兼顾转移精度、避障性能与通信效率的 DMPC 策略，满足多智能体点对点转移的实际需求。

   

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

Ustar = [ui'];

c = zeros(3,1);

for i = 1:K-1

Ustar = [Ustar c'];

end

Ustar = Ustar';

🔗 参考文献

[1]季虹菲.基于预测控制的多智能体系统一致性问题研究[D].上海交通大学,2010.

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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

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

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