ZIP多智能体系统MASs的编队控制与自适应理论:基于干扰观测器的控制策略及Matlab数值仿真实验研究,多智能体系统MASs的编队控制与自适应理论:基于干扰观测器的控制DOBC及Matlab数值仿真实验研 1.29MB

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多智能体系统编队控制自适应理论基于干扰 大约有11个文件
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  4. 多智能体系统编队控制基于干扰观.html 433.9KB
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  6. 探索多智能体系统编队控制基于干扰观.docx 50.06KB
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  8. 文章标题多智能体系统编队控制研究基.docx 50.43KB
  9. 标题多智能体系统编队控制与基于.docx 15.34KB
  10. 标题多智能体系统编队控制与基于干扰观测.docx 16.8KB
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资源介绍:

多智能体系统MASs的编队控制与自适应理论:基于干扰观测器的控制策略及Matlab数值仿真实验研究,多智能体系统MASs的编队控制与自适应理论:基于干扰观测器的控制DOBC及Matlab数值仿真实验研究,61.多智能体系统MASs,编队控制,自适应理论,基于干扰观测器的控制DOBC,Matlab数值仿真实验 ,61. 核心关键词:多智能体系统(MASs); 编队控制; 自适应理论; 基于干扰观测器的控制(DOBC); Matlab数值仿真实验。,基于干扰观测的编队控制自适应多智能体系统研究
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90425996/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90425996/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">标题:多智能体系统编队控制与基于干扰观测器的控制的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _0"> </span></span>数值仿真实验</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">多智能体系统(<span class="_ _1"></span><span class="ff2">MASs</span>)是一种由多<span class="_ _1"></span>个智能体组成的<span class="_ _1"></span>分布式系统,在<span class="_ _1"></span>各种应用中具有<span class="_ _1"></span>广泛的</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">应用前景。<span class="_ _2"></span>其中,<span class="_ _2"></span>编队控制是多智能体系统的一个重要应用方向,<span class="_ _2"></span>通过多个智能体的协同工</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">作实现特定任务。而自适应理论、<span class="_ _3"></span>基于干扰观测器的控制(<span class="ff2">DOBC</span>)<span class="_ _3"></span>等则是实现这一目标的</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">重要技术手段。本文将通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_"> </span></span>数值仿真实验,探讨多智能体<span class="_ _1"></span>系统的编队控制以及基于</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">干扰观测器的控制方法。</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、多智能体系统的编队控制</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">多智能体系统的编队控制是利用多个智能体的协同工作,<span class="_ _4"></span>实现特定任务的一种方法。<span class="_ _4"></span>在编队</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">控制中,<span class="_ _4"></span>每个智能体都需要根据其自身的状态以及与其他智能体的相对位置关系,<span class="_ _4"></span>进行决策</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和控制。<span class="_ _4"></span>这种协同工作的方式,<span class="_ _4"></span>使得多智能体系统在处理复杂任务时具有更高的灵活性和鲁</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">棒性。</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_"> </span></span>数值仿真实验中,我们可以构建一个多智能体系统的模<span class="_ _1"></span>型,并通过设计合适的编</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">队控制算法,<span class="_ _2"></span>使智能体之间形成稳定的编队。<span class="_ _2"></span>同时,<span class="_ _2"></span>我们还可以通过改变任务的复杂性和环</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">境的不确定性,来验证编队控制算法的鲁棒性和适应性。</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、基于干扰观测器的控制(<span class="ff2">DOBC</span>)</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于干扰观测器的控制<span class="_ _3"></span>(<span class="ff2">DOBC</span>)是一种有效的控制方法,<span class="_ _3"></span>它可以对系统中的干扰进行观测</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和补偿,<span class="_ _2"></span>从而提高系统的性能。<span class="_ _2"></span>在多智能体系统中,<span class="_ _2"></span>由于各个智能体之间的相互影响以及环</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">境的不<span class="_ _1"></span>确定<span class="_ _1"></span>性,<span class="_ _1"></span>系统<span class="_ _1"></span>往往<span class="_ _1"></span>会受<span class="_ _1"></span>到各种<span class="_ _1"></span>干扰<span class="_ _1"></span>。因<span class="_ _1"></span>此,<span class="_ _1"></span>利用<span class="_ _5"> </span><span class="ff2">DOBC<span class="_"> </span></span>技术对干<span class="_ _1"></span>扰进<span class="_ _1"></span>行观<span class="_ _1"></span>测和<span class="_ _1"></span>补偿<span class="_ _1"></span>,</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可以提高多智能体系统的稳定性和性能。</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _0"> </span></span>数值仿真实验中,<span class="_ _3"></span>我们可以将<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">DOBC<span class="_"> </span></span>技术应用于多智能体系统的控制中,<span class="_ _3"></span>观察其</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在干<span class="_ _1"></span>扰下的<span class="_ _1"></span>性能<span class="_ _1"></span>表现<span class="_ _1"></span>。通<span class="_ _1"></span>过与<span class="_ _1"></span>传统<span class="_ _1"></span>的控<span class="_ _1"></span>制方<span class="_ _1"></span>法进<span class="_ _1"></span>行对<span class="_ _1"></span>比,我<span class="_ _1"></span>们可<span class="_ _1"></span>以验<span class="_ _1"></span>证<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">DOBC<span class="_"> </span></span>技术<span class="_ _1"></span>在多<span class="_ _1"></span>智</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能体系统中的有效性和优越性。</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、自适应理论在多智能体系统中的应用</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">自适应理论是一种重要的理论方法,<span class="_ _4"></span>它可以根据系统的状态和环境的变化,<span class="_ _4"></span>自动调整系统的</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">参数和策略,<span class="_ _2"></span>以适应不同的环境和任务需求。<span class="_ _2"></span>在多智能体系统中,<span class="_ _2"></span>由于任务和环境的不确定</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性,自适应理论的应用具有重要意义。</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_"> </span></span>数值仿真实验中,我们可以将自适应理论应用于多智能<span class="_ _1"></span>体系统的编队控制和基于</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">干扰观测器的控制中。<span class="_ _4"></span>通过设计合适的自适应算法,<span class="_ _4"></span>使系统能够根据任务和环境的变化自动</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">调整参数和策略,以提高系统的性能和鲁棒性。</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、结论</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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