Matlab 仿真多智体一致性分析，附代码

本例程所有参数及状态均采用最简单的形式，使更容易理解一致性的收敛过程。

所使用拉普拉斯矩阵图为如下所示的无向图（undirected graph）

输入：

初始位置（状态）

图拉普拉斯矩阵

输出：

各智能体一致性位置收敛路径图

各智能体的输入变化曲线

%改变了Laplacian函数里面的FAI矩阵，使得状态收敛至静态值， clc; clear;%% 输入初始化参数 X0 = [1, 5, 4]';% 度矩阵，有向拓扑结构 D =[2 0 0;0 2 0;0 0 2;]; % 邻接矩阵，有向拓扑结构 A =[0 1 1;1 0 1;1 1 0]; % 拉普拉斯矩阵 L = D - A;%% 收敛相关参数 tBegin = 0; % 开始时间 tEnd = 3; % 结束时间 h = 0.1; % 最小时间间隔 times = (tEnd-tBegin) / h; % 迭代计算次数 X(:,1) = X0; % Y的第一列等于Y1 U(:,1) = -L * X0; t(1) = tBegin; % 时间间隔记录表i = 1; while(i <= times)Xt = X(:,i);Ut = -L * Xt; % u = -LxXt1 = Xt + h * Ut; % x = x + h*uX(:,i+1) = Xt1; % 添加更新后的Xt值U(:,i+1) = Ut; % 添加更新后的Ut值 t(i+1) = tBegin + i * h; % 添加更新后的t值i = i+1; end%% 结果显示 % 绘制图像 subplot(2,1,1) plot(t,X(1,:), t,X(2,:), t,X(3,:), 'linewidth',2.0) legend("x_1","x_2","x_3"); xlabel('Times/收敛次数'); ylabel('States/状态值');subplot(2,1,2) plot(t,U(1,:), t,U(2,:), t,U(3,:), 'linewidth',2.0) legend("u_1","u_2","u_3"); xlabel('Times/收敛次数'); ylabel('U/输入值');

结果如下图所示：

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的【Matlab 控制】仿真多智体一致性分析，附代码的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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