多智能体仿真

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。

介绍了基于自组织映射（SOM）神经网络的MATLAB代码，用于多智能体任务分配的方法。该方法由李昕在上海海事大学水下航行器与智能系统实验室开发。

基于多智能体一致性算法的分布式经济调度，听起来挺硬核，但实际代码用起来还蛮顺手的。整体架构用的是MATLAB，逻辑也比较清晰，适合做电力系统调度相关的仿真。 多智能体一致性算法的实现思路挺有意思，就是每个节点像个“独立小脑袋”，彼此协商，达成统一的调度策略。代码里用了比较典型的状态更新模型，数据同步靠的是一套轻量级的通信机制。 适配的是电力系统里的分布式场景，比如多变电站、多能互补那种情况。你只要改一下系统模型和代理节点配置，基本就能直接套用。响应也快，MATLAB的数值这块确实还挺强。 想深入了解一致性算法的，推荐几个链接，像是 Yac、Raft、CorfuDB 都是蛮有代表性的实现，理解了

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。

该视频演示了凯泽斯劳滕大学 (TUK) 研讨会项目中创建的模拟器的使用方法。模拟器模型包含一个平面车辆模型，该模型上附有一个带有控制力矩陀螺仪 (CMG) 的倒立摆。 该模拟器的用途: 通过将车辆速度设置为零，使用 CMG 对平衡控制算法进行仿真和实验验证。 通过将摆角设置为 180° 并将飞轮速度设置为零，对车辆运动控制进行仿真和实验验证。 自行车运动控制算法的仿真和实验验证。 项目参与者: Dinesh Thirumurugan Bhavesh Kataria Allauddin Shaikh

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。

利用Matlab实现多径衰落信道的仿真，同时考虑多普勒频移的影响。

想要搞多机器人避障仿真？这套**多机器人防碰 MATLAB 仿真代码.zip**应该能帮到你。代码的结构清晰，模块化程度也挺高，适合用来做多机器人协同与防碰撞的仿真测试。如果你之前搞过类似项目，应该能快上手，甚至可以直接修改后用于自己的需求。配套的算法也不错，能实现机器人的动态避障与路径规划，挺符合实际应用场景的。感觉这套代码不光适合研究，也能用来做小规模项目的原型验证。如果你需要对机器人的运动控制做一些实验，或者想提高团队合作的能力，试试看吧。

这本书是关于分布式多智能体系统协作控制的英文原版，提供了Matlab程序的实现。

主要探讨了室内信道模型的建模及其在MATLAB中的程序仿真，重点研究了服从指数分布的多径信道仿真技术。通过这些仿真，可以更好地理解多径信道中的信号传输特性。