本文研究了具有非线性不确定性的多智能体系统的固定时间事件触发共识控制问题。基于事件触发策略的固定时间共识协议被提出，这些协议可以显著降低能量消耗和控制器更新的频率。集中式和分布式共识控制策略均被考虑。证明了在所提出的事件触发共识控制策略下，可以避免Zeno行为。与有限时间共识相比，固定时间共识可以在固定的收敛时间内达成，而与智能体的任意初始状态无关。最后，通过两个例子展示了固定时间事件触发共识协议

—在许多应用中，总是追求更快的收敛速度。由于固定时间控制结构的收敛时间不依赖于初始条件，与提供更快收敛速度的其他控制方法不同，设计固定时间控制近年来受到了广泛关注。本文提出了一种用于多智能体系统二阶共识的新型分布式算法，通过采用全阶固定时间收敛滑模面实现。利用李雅普诺夫函数和双齐次性质进行稳定性分析。此外，所提出的控制方法是平滑的，且不存在任何奇异性。在存在Lipschitz干扰和网络不确定性的情

各种复杂的工业生产过程、航空航天系统、大型电网等系统，其共同特征是规模庞大、结构复杂，并具有很强的非线性和不确定性，难以建立精确的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，这类系统中存在的多智能体往往具有异构性，即各个智能体的结构、动力学模型等可能不一致。一致性问题是多智能体系统研究中的一类基本问题。在实际工程应用中，根据性能要求和任务种类等因素为个体设计控制规则，通过个体间的互相协调，保证

结构灵活性：支持交流、直流或混合组网，通过公共耦合点实现功率交互，可脱离主电网独立运行。技术优势提高可再生能源渗透率，减少弃风弃光现象。通过能量互济提升供电可靠性，例如在配电网故障时提供恢复服务。控制架构集中式分层控制：依赖能量管理系统（EMS）进行全局调度，但对通信能力要求高。分布式多代理控制：通过智能体（Agent）自主决策，降低对中心节点的依赖。非对称纳什谈判理论为多微网电能共享提供了兼顾效

本文聚焦无模型自适应预测控制（MFAPC）与无模型自适应迭代学习控制（MFAILC）的数值验证仿真研究。通过构建基于紧致形式动态线性化（CFDL）的仿真程序，分别验证了MFAPC在非线性系统预测跟踪中的有效性，以及MFAILC在非线性系统迭代轨迹跟踪中的性能。仿真结果表明，两种方法均能有效处理非线性系统控制问题，为复杂工业过程的控制提供了新的思路。

二维栅格地图路径规划在机器人导航、智能物流等领域至关重要。传统算法在复杂动态环境中存在局限性，海市蜃楼搜索优化（MSO）算法虽展现出一定优势，但仍需改进。本文提出将精英反向策略与免疫思想融入MSO算法，应用于二维栅格地图路径规划。通过精英反向学习生成多样化种群，利用免疫思想的克隆、变异操作增强算法局部搜索能力。实验结果表明，改进后的算法在静态和动态栅格环境中，路径长度更短、避障成功率更高、收敛速度

二维栅格地图路径规划是机器人导航、游戏智能体控制等领域的核心问题。传统路径规划算法在处理复杂动态环境时存在局限性，而深度强化学习为解决该问题提供了新思路。本文提出基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的路径规划方法，通过构建Actor-Critic神经网络架构，结合经验回放和目标网络技术，在连续动作空间中实现高效路径搜索。实验结果表明，该方法在复杂栅格环境中展现出更强的环境适应性和路径优化能力，相

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

总结GA更适合静态环境下的全局路径探索，PSO在动态环境中表现更优，而混合算法通过优势互补，在复杂任务中综合性能最佳。混合算法的核心挑战在于平衡计算效率与优化精度，需根据任务需求选择分层、嵌入式或并行策略。未来方向多算法融合：结合蚁群算法、深度学习等进一步提升适应性。硬件加速：利用FPGA或GPU实现混合算法的并行计算。动态参数调整：设计自适应惯性权重和变异概率。通过上述分析可见，混合遗传-粒子群

飞机电力系统 (EPS) 是安全关键系统，可为起落架或飞行控制执行器等重要负载提供电力。随着一些液压、气动和机械部件被电气部件取代，现代飞机 EPS 变得越来越复杂，因为硬件子系统数量更多以及它们与嵌入式控制软件的交互 [1]。电力系统的电气化允许实施智能控制技术，通过对电力资源的优化管理来实现更高的性能和整体效率。然而，今天的 EPS 设计主要遵循顺序衍生设计过程，其估计早期设计决策对最终实施的