Matlab实现基于领航跟随法的编队控制支持拓扑切换与智能体数量调节

支持向量机（SVM）中，利用粒子群优化方法调节参数C和G的Matlab代码。经过调试验证，非常有效且操作便捷。

这是三个小车的编队控制仿真程序，均为在Matlab环境下运行的M文件。

介绍了利用Matlab实现各种智能控制技术的详细内容，涵盖理论和实践，适合智能控制研究者和学习者使用。

WCD是对CD命令的改进，允许使用通配符进行目录切换。 使用方法： wcd 显示当前目录 wcd 数据* 将当前目录切换到以“数据”开头的目录 wcd d:工作*艺术* 将当前目录切换到 d:worksartifacts 目录

汇聚众多领域专家智慧结晶，《基于智能体的数据挖掘》探索智能体与数据挖掘技术的深度融合，揭示智能体如何利用数据挖掘提升决策能力和适应性。

matlab 的模糊控制器和 GUI 结合做水位控制，体验还挺不错的。你能在 GUI 里直接调节水位、设置目标值，看控制效果怎么变，响应也快，界面也直观。模糊逻辑这块用的是 MATLAB 自带的工具箱，建模啥的都比较顺手，三角形、梯形隶属函数都能自定义。模糊规则像“水位低且流量小就加大出水”这种，挺贴近人思维方式的。再加上 GUI 配合，整个系统调试起来方便，做完就是一个完整的可交互水位控制小系统。如果你平时接触控制系统或做嵌入式仿真，这种例子值得参考。

数据挖掘模型新视角：智能体技术赋能 该文档深入探讨了如何利用智能体技术构建高效的数据挖掘模型。不同于传统方法，智能体驱动的模型展现出在复杂数据环境下的优越性，例如： 自主学习和适应性: 智能体能够动态地从数据中学习并根据环境变化调整自身行为，无需持续的人工干预。 分布式计算和协作: 多个智能体可以并行工作，分担计算压力，并通过相互协作完成复杂的数据挖掘任务。 智能决策和预测: 通过模拟人类的决策过程，智能体能够识别数据中的隐藏模式，并进行更精准的预测。 这份研究为数据挖掘领域注入了新的活力，为构建更智能、更高效的数据分析工具提供了理论基础和实践方向。

PID控制器代码用于在Matlab/Simulink中实现REMUS 100的路径跟随。该实现分为两部分：A）包含REMUS 100模型、LOS法则实现和鲁棒PID控制器的Simulink文件；B）一个用Simulink文件的脚本版本实现的Matlab脚本。要运行Simulink模型，请使用MATLAB 2018b或更高版本；要运行Matlab脚本，请将文件夹内容添加到Matlab路径并运行文件SimulatorFileRemusPID.m。如需引用此代码，请参考：W. Ariza Ramirez,《高斯过程应用于水下车辆的系统识别、导航和控制》，博士学位论文，澳大利亚海事学院，2019年。

网络中具有切换拓扑和时滞的多智能体的共识问题是一个重要研究领域。