多智能体

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。

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。

这个Matlab多体模块提供了用于毕业设计和课程设计的算法和工具源码，经过严格测试，确保可以直接运行。欢迎下载使用，如有任何使用问题，请随时联系我们，我们将第一时间解答。

为存储过程定义包体。

高压开关柜智能运维：基于物联网的多参数在线监测 传统高压开关柜集中监控方式存在局限性，为此，开发了基于物联网信息集成的高压开关柜多类型运行参数在线综合监测系统，提升开关柜运行的可靠性。 系统架构 系统采用分层架构，包含感知层、网络层、平台层和应用层： 感知层：利用多种传感器技术获取开关柜运行的电气和非电气参数，重点研发了微型在线式红外面扫描测温模块。 网络层：通过485总线、无线设备和4G网络实现分布式数据采集。 平台层：采用云服务器，建立多类型参数数据模型进行分类存储。 应用层：运用数据挖掘、边缘计算和模式识别方法，进行开关柜运行状态评估。 系统优势 实时在线监测：实现高压开关柜多类型