基于MATLAB的牵制平衡多智能体协同控制仿真平台

资 源 简 介

本项目实现了一种新型牵制平衡算法，通过自适应拓扑识别和最优节点选择策略，有效解决多智能体系统的协同控制问题。平台支持分布式平衡控制仿真，为复杂网络系统稳定性研究提供MATLAB解决方案。

详 情 说 明

基于牵制平衡策略的多智能体系统协同控制仿真平台

项目介绍

本项目设计并实现了一种新型牵制平衡算法，专门用于解决多智能体系统中的协同控制问题。通过智能选择部分关键节点施加控制（牵制），实现整个系统的稳定平衡。该算法结合图论网络分析技术、牵制控制器设计技术和分布式协同控制算法，能够在复杂网络拓扑下实现快速收敛和能耗优化。

功能特性

• 自适应拓扑识别：自动分析网络拓扑结构，识别关键节点特征
• 最优牵制节点选择：基于网络特性智能选择最优牵制节点组合
• 分布式平衡控制：实现多智能体系统的分布式协同控制
• 性能优化：在保证收敛性的同时优化控制能耗
• 可视化仿真：提供完整的系统状态收敛过程动态展示

使用方法

输入参数配置

1. 网络拓扑结构：通过邻接矩阵或节点连接表定义智能体间的连接关系
2. 智能体动力学参数：设置各智能体的状态空间方程系数矩阵
3. 牵制控制约束：指定最大牵制节点数量、控制能量限制等条件
4. 初始状态向量：定义各智能体的初始状态值
5. 收敛要求：设置收敛精度要求和最大迭代次数

运行仿真

配置完输入参数后，运行主程序即可开始仿真。系统将自动执行以下流程：

• 拓扑分析与关键节点识别
• 最优牵制节点选择
• 分布式协同控制实施
• 系统状态收敛监控

输出结果

仿真完成后将生成：

• 最优牵制节点选择方案
• 系统状态收敛过程动态仿真图
• 牵制控制输入信号时序数据
• 系统平衡状态分析报告（含收敛时间、控制能耗等指标）
• 算法性能对比分析（与传统方法的对比结果）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱
• 图论与网络分析工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持矩阵运算的处理器

文件说明

主程序文件整合了该仿真平台的所有核心功能，主要包括以下几个方面的能力：网络拓扑结构的自动识别与解析、基于图论分析的关键节点评估与选择策略、牵制控制器的参数计算与设计、分布式协同控制算法的迭代执行过程、系统状态收敛的实时监测与性能评估，以及最终结果的可视化展示与对比分析。该文件作为整个仿真平台的调度中心，协调各功能模块有序工作，确保算法流程的完整执行。