Wei Ren 专著

多智能体系统是一种分布式计算技术，可用于解决各种领域的问题，包括机器人系统、分布式决策、交通控制和商业管理等。这是被高引用的综述论文，入门可以看看。

针对5个多智能体编队的matlab代码仿真，里面有文档说明

介绍一下智能体的基本概念，然后开发了一个应用程序演示了利用智能体开发平台JADE来开发多智能体系统的过程。 是智能体开发入门很好的资料。

基于Pytorch实现的深度强化学习DQN算法源代码，具有超详细的注释，已经在诸多项目中得到了实际应用。主要包含2个文件：（1）dqn.py，实现DQN只能体的结构、经验重放池、Q神经网络、学习方法等；（2）runner.py，使用dqn.py中的智能体与环境进行交互与学习，并最终学会仿真月球车着陆游戏。

多智能体系统的主要研究目的在于探索由个体之间的相互作用所产生的群体协调现象的内在机制和原理,而控制或反馈在多智能体协调运动中起着至关重要的作用.本文集中讨论了多智能体协调研究中的几个新兴的基本问题,包括输出调节、集合协调和覆盖.文中着重介绍了分布式估计和内模原理两种多智能体系统分布式输出调节方法及相关的研究进展;关于多智能体系统的目标集合协调,本文从集合聚集和集合优化两方面做了详尽论述;多智能体覆盖有多种分类方式,从覆盖对象的特征出发可将其划分为区域覆盖、边界覆盖和动态目标覆盖3种类型,并对它们的研究背景和最新成果予以介绍.另外文章还对多智能体系统协调控制的理论和应用研究进行了展望.

研究随机给定拓扑结构的二阶有向多智能体网络的可控包含控制问题. 针对当前包含控制研究成果大多没有考虑多智能体网络领导者和跟随者的可控配置问题, 结合复杂网络可控性理论和二分图最大匹配算法给出满足网络可控的领导者和跟随者集合, 并为跟随者智能体设计相应的控制协议, 驱使跟随者能够渐近收敛到由多个领导者构成的静态凸包中, 从而实现网络的可控包含控制. 仿真结果验证了理论分析的正确性.

人工智人-家居设计-基于LEACH结构的多智能体群编队算法.pdf

复制动态matlab代码MSN植绒阵型控制 在阅读文件之前签出论文。 安装 在您的系统中安装最新版本的 MATLAB，将目录“源代码”复制到您的 MATLAB 目录或任何其他目录，然后打开并运行任何文件 - MSN1.m、MSN2.m、MSN3.m、MSN4.m， MSN5.m 分别用于下面解释的 5 个案例。 项目参数： 传感器节点数：n = 100。 空间维度：m = 2。 传感器节点之间的期望距离：d = 15。 缩放因子：k = 1.2 和交互范围 r = k*d。 Epsilon = 0.1 和 Delta_t = 0.009（这两个参数是可选的，您可以更改它们）。 案例 案例 1 - MSN 碎片化 文件名：MSN1.m 在 50x50 的区域内随机生成 100 个节点的连接网络。 绘制 100 个节点的 MSN 的初始部署图。 通过一条线将相邻节点连接在一起。 地块 绘制节点的碎片。 绘制速度。 绘制连通性。 绘制轨迹。 算法 1： 案例 2 - 使用静态目标实现 MSN 准格阵 文件名：MSN2.m 在 50x50 的区域内随机生成 100 个节点的连接网络。 将目标（

人工智人-家居设计-基于FPGA实现的多智能体系统的一致性控制.pdf