随着云计算、大数据以及物联网等技术的飞速发展，异构分布式系统已成为支撑各类复杂应用的核心基础设施。在异构分布式系统中，任务调度作为其关键技术之一，直接影响着系统性能、资源利用率以及用户体验。传统调度算法在面对任务类型多样、资源异构性强、动态负载变化快的复杂场景时，往往难以取得最优效果。遗传算法作为一种启发式优化方法，以其全局搜索能力和并行处理特点，在解决复杂优化问题方面展现出巨大潜力。

飞机能量-机动性（Energy-Maneuverability，E-M）特性是空战性能评估的核心依据，其核心逻辑在于通过考察飞机在不同状态下的能量变化，量化其改变飞行方向、空间位置的机动能力。在E-M特性评估体系中，最大转弯速度（即机动速度）、最大可持续转弯速度及最大可持续载荷系数是三大关键指标，而这些指标的量化与对比均需以真空速度（True Airspeed, TAS）为基础基准。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的分布式协同控制作为分布式人工智能领域的核心研究方向，凭借其在复杂任务执行中的高效协作优势，已广泛应用于无人机

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随着智能机器人技术在工业生产、公共服务、安防监控等领域的广泛应用，机器人失控事件引发的安全风险日益凸显。例如，失控无人机误入机场净空区、港口失控无人船撞击航道设施、工业园区失控巡检机器人引发设备碰撞等场景，均对公共安全和财产安全构成严重威胁。此外，在搜索救援、野生动物监测等任务中，也需要通过多智能体协作对移动目标实施精准追踪与控制。多智能体追逃博弈问题作为研究多智能体协作与对抗的经典范式，其核心目

随着智能机器人技术在工业生产、公共服务、安防监控等领域的广泛应用，机器人失控事件引发的安全风险日益凸显。例如，失控无人机误入机场净空区、港口失控无人船撞击航道设施、工业园区失控巡检机器人引发设备碰撞等场景，均对公共安全和财产安全构成严重威胁。此外，在搜索救援、野生动物监测等任务中，也需要通过多智能体协作对移动目标实施精准追踪与控制。多智能体追逃博弈问题作为研究多智能体协作与对抗的经典范式，其核心目

多智能体系统编队控制作为群体智能协同的核心技术，在无人机集群、智能交通、工业自动化等领域具有广泛应用前景。然而，实际工程场景中智能体普遍存在非线性输入特性，叠加环境扰动、通信约束等不确定因素，导致传统控制方法难以兼顾编队稳定性与控制精度。为此，本文开展基于自适应控制算法的非线性输入多智能体编队控制研究。首先，建立含非线性输入项的多智能体动力学模型与编队误差模型，明确分布式通信拓扑下的协同约束条件；

动态多智能体系统由多个具备独立感知、决策与执行能力的个体构成，通过个体间的协同交互可完成单智能体难以胜任的复杂任务，在无人机集群、机器人协作、卫星集群控制、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。编队控制作为动态多智能体系统协同控制的核心问题之一，其核心目标是通过设计合理的控制律，使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型（如直线型、三角形、圆形等），并适应动态变化的环境与任务需求。

动态多智能体系统由多个具备独立感知、决策与执行能力的个体构成，通过个体间的协同交互可完成单智能体难以胜任的复杂任务，在无人机集群、机器人协作、卫星集群控制、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。编队控制作为动态多智能体系统协同控制的核心问题之一，其核心目标是通过设计合理的控制律，使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型（如直线型、三角形、圆形等），并适应动态变化的环境与任务需求。

在无人机技术快速普及的当下，传统通信技术（如 4G、WiFi）已难以满足复杂场景下无人机对低时延、高可靠性、大带宽的需求。5G 技术凭借毫秒级时延、10Gbps 级峰值速率、每平方公里百万级连接数的核心优势，成为破解无人机应用瓶颈的关键支撑。本文从通信链路、飞行控制、任务载荷、场景适配四大维度，提出 5G 辅助优化无人机的创新方案，覆盖技术原理、实施路径与典型场景验证，为无人机向 “高可靠、广覆盖