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多智能体系统由多个相互作用的智能体组成，这些智能体可以是机器人、无人机等自主设备。在诸如协同运输、编队飞行等应用场景中，MAS 中的智能体需要相互协作以实现共同目标，例如保持一致的运动状态或完成特定任务。然而，智能体之间的通信质量和拓扑结构对系统性能有着关键影响。

多智能体系统的广泛应用：多智能体系统由多个相互作用的智能体组成，在众多领域发挥着重要作用。例如在智能交通中，自动驾驶车辆可看作智能体，协同优化交通流；在工业生产里，机器人作为智能体协作完成复杂任务；军事领域的无人机集群也属于多智能体系统，执行侦察、攻击等任务。轨迹生成面临的难题：多智能体从初始位置移动到目标位置过程中，要实现高效、安全的轨迹生成面临诸多挑战。一方面，每个智能体需规划自身路径，同时避

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机器人路径规划是机器人领域的核心研究方向之一，旨在为机器人在复杂环境中寻找一条从起点到目标点的无碰撞最优路径。

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

本研究采用广泛应用于配电系统研究的IEEE 33节点径向配电系统作为研究对象。该系统由33个节点和32条支路组成，变电站位于节点1，其余节点为负荷节点。系统具有典型的径向结构，负荷类型为复合负荷（有功和无功负荷）。系统的详细参数，包括线路阻抗、节点负荷等，均采用标准的IEEE 33节点系统参数。图2.1 IEEE 33节点径向配电系统拓扑图（此处应插入IEEE 33节点系统拓扑图）2.2 分布式发

随着机器人技术的快速发展，机械臂作为核心执行机构在工业自动化、医疗手术、空间探索等领域的应用日益广泛。单连杆与二连杆系统作为机械臂的基础结构形式，其控制精度直接决定了末端执行器的操作能力。传统控制方法多基于关节位置或速度反馈，但在高负载、高速运动或复杂环境干扰下，传统方法易出现轨迹跟踪误差大、抗干扰能力弱等问题。计算力矩法（Computed Torque Control）作为一种基于动力学模型的反

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