由于非光滑控制和触发条件引起的混合非线性，事件驱动控制下的有限时间共识分析比连续时间控制更具挑战性。我们研究了具有单积分器动态和标量状态的智能体，并提出了一种用于有限时间共识的分布式事件驱动控制协议，并与连续时间控制进行了比较。结果表明，使用所提出的事件驱动控制方案，智能体可以在有限时间内达成共识，并且不会出现Zeno行为。我们还得到了一个关于收敛时间的估计，并证明它不仅与初始条件和网络连通性有关

在动态不确定环境下，无人机集群的分布式估计面临通信噪声、数据丢失、拓扑时变等挑战。本文提出基于信念共识与测量共享的分布式估计框架，通过构建多智能体共享生成模型实现贝叶斯信念更新，结合随机逼近-趋同算法与网络共识机制，解决强噪声、低检测率及杂波环境中的多目标跟踪问题。仿真与实测验证表明，该框架在50%通信丢失率下仍保持92%的估计精度，较传统方法提升37%。

随着全球能源结构转型和智能电网技术发展，能源市场呈现高度动态化与不确定性特征。传统基于规则的交易策略难以适应复杂市场环境，而Q-learning算法凭借其无模型学习、动态适应性和鲁棒性优势，成为优化能源交易决策的重要工具。本文系统阐述Q-learning算法原理，构建面向能源市场的马尔可夫决策过程（MDP）模型，通过仿真实验验证其在电力交易、微电网运营等场景中的效益优化能力，并提出深度强化学习、多

随着多智能体系统（MAS）在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的广泛应用，如何实现高效、安全、协同的点对点轨迹生成成为核心挑战。分布式模型预测控制（DMPC）通过将集中式优化问题分解为局部子问题，结合预测模型与分布式通信机制，为大规模多智能体系统的轨迹规划提供了有效解决方案。本文系统梳理了DMPC在多智能体点对点过渡中的关键技术，包括模型构建、约束处理、协调机制及优化算法，分析了其可扩

本文聚焦于带阻尼的PID控制器在多智能体系统中单个智能体控制的应用研究。通过引入微分项（D项）的阻尼作用，结合比例（P项）和积分（I项）环节，构建适用于多智能体动态环境的PID控制框架。研究结果表明，带阻尼的PID控制器能有效提升单个智能体的轨迹跟踪精度、抗干扰能力和系统稳定性，尤其在存在通信延迟或模型不确定性的场景下表现突出。

无人机物流作为解决"最后一公里"配送难题的关键技术，其路径规划需应对复杂城市环境中的动态障碍物、气象变化、续航限制等挑战。基于Q-learning的强化学习算法通过无模型学习机制，在无需预先构建环境模型的情况下，可自适应动态调整路径策略。本文系统梳理了Q-learning在无人机物流路径规划中的技术实现路径，结合三维栅格建模、多目标奖励函数设计、动态探索策略等关键技术，验证了其在路径最优性、收敛速

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本研究针对城市高密度建筑群、商业区多层停车场等复杂楼市环境，提出一种基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）的无人机三维路径规划方法。该方法综合考虑汽车动态风险、撞击面积、大气密度变化等约束条件，通过多目标优化平衡安全性、经济性与稳定性。实验表明，该算法在复杂场景下可生成帕累托最优解集，路径规划成功率提升32.7%，能耗降低19.4%，满足实际工程需求。

柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是传统作业车间调度问题的拓展，具有更高的复杂性和灵活性。NSGA-II作为一种有效的多目标优化算法，在解决FJSP方面展现出强大的能力。本文详细探讨了NSGA-II在FJSP中的应用，包括算法原理、染色体编码、交叉变异操作、实验设计与结果分析等，旨在为实际生产调度提供有效的解决方案。

视觉惯性数据融合在室内导航中的核心价值在于互补纠偏与环境适应性。通过紧耦合算法、多传感器冗余及深度学习优化，系统在复杂场景下的定位误差可控制在1%以内（如100米路径误差<1米）。随着MEMS传感器精度的提升（如下一代陀螺仪零偏不稳定性目标<5°/hr），以及边缘AI算力的发展，智能手机将成为室内外无缝导航的关键载体。📚2 运行结果部分代码：i=0;i=i+1;endfrq=30;🎉3参考文献