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%。

在现代自动化和机器人技术中，多机器人系统的协同工作成为研究热点。为了使这些机器人高效且安全地执行任务，路径规划变得至关重要。A*（A-Star）算法因其在寻找最优路径方面的效率而广受欢迎。然而，在多机器人场景下，简单的A算法无法直接解决机器人之间的碰撞问题。因此，需要一种扩展的A算法来处理多机器人路径规划。A算法是一种启发式搜索算法，它结合了图的最短路径算法Dijkstra和启发式搜索，能够在有向

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法。蚂蚁在寻找食物的过程中，会在其经过的路径上释放一种称为“信息素”的化学物质。其他蚂蚁能够感知到这些信息素，并倾向于沿着信息素浓度较高的路径移动。这种正反馈机制使得蚂蚁最终能够找到从巢穴到食物源的最短路径。蚁群算法正是基于这种原理，通过模拟蚂蚁的觅食行为来解决优化问题。

2. 无人机飞行控制：帮助无人机在有障碍物的飞行空域内，如城市上空、山区等环境，灵活规划飞行路线，避开建筑物、山峰等障碍，并能在飞行任务中应对突发的环境变化或目标变更。3. 提高路径平滑性：在自适应调整过程中，可优化引力和斥力的作用效果，减少机器人路径中的急剧转向和抖动，使路径更加平滑，有利于机器人稳定运行，尤其对于具有惯性或运动学约束的系统更为重要。另一方面，在多机器人或多智能体协同环境下，如何

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。

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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。