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

在当今科技飞速发展的时代，无线电能传输技术（Wireless Power Transfer, WPT）凭借其摆脱传统有线束缚、提供灵活便捷供电方式的独特优势，在众多领域展现出巨大的应用潜力。特别是在无人机领域，无线充电技术有望解决无人机续航短、充电不便等关键问题，为无人机的广泛应用提供有力支持。然而，无人机无线充电面临着诸多特殊且复杂的挑战，这些挑战对无线电能传输系统的性能提出了极高要求。本次复现

多智能体系统的事件驱动策略是受到未来使用资源有限的嵌入式微处理器的启发，这些微处理器将收集信息并触发个体智能体控制器的更新。本文考虑的控制器更新是事件驱动的，取决于某个测量误差与状态函数范数的比值，并应用于一阶一致性问题。首先考虑了集中式方案，然后是其分布式对应方案，在该方案中，智能体仅需要知道其邻居的状态即可实现控制器。随后，结果被扩展到自触发设置，其中每个智能体在上一次更新时计算其下一次更新时

本文提出一种“模型预测控制（MPC）+ 滚动时域估计（MHE）”一体化框架，旨在解决在传感器和执行器双重噪声环境下，将移动机器人稳定到指定目标点 xs​ 的问题。与现有研究仅单独考虑状态或控制噪声、且将估计与控制分步求解的做法不同，本文创新性地把传感器噪声和执行器噪声同时纳入联合优化，实现了真正意义上的“估计–控制闭环”。采用多重打靶法将 MPC 问题转化为非线性规划（NLP），并利用 CASAD

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。

我们提出了一种基于拍卖的分散式算法，用于解决动态任务分配问题空间分布的多智能体系统的分配问题。在我们的方法中，每个成员多智能体团队中的每个智能体最多被分配一组空间分布的任务中的一项任务，而几个代理可以被分配给同一个任务。任务分配是动态的，因为它是在离散时间阶段（迭代）更新，以考虑代理的当前状态后者朝着上一阶段分配给他们的任务前进。我们提出的方法可以在智能机器（如送货机器人）的源配置问题中找到应用由

我们提出了一种基于拍卖的分散式算法，用于解决动态任务分配问题空间分布的多智能体系统的分配问题。在我们的方法中，每个成员多智能体团队中的每个智能体最多被分配一组空间分布的任务中的一项任务，而几个代理可以被分配给同一个任务。任务分配是动态的，因为它是在离散时间阶段（迭代）更新，以考虑代理的当前状态后者朝着上一阶段分配给他们的任务前进。我们提出的方法可以在智能机器（如送货机器人）的源配置问题中找到应用由

1. 冲突避免：多无人机同时作业时，极易出现飞行路径交叉、空域争抢等冲突，利用 ABC 算法规划时，需额外增加约束机制，如基于时间窗或空间分离的策略，确保无人机之间保持安全距离，避免碰撞。未来，随着硬件算力提升、算法改进融合，基于 ABC 算法的无人机路径规划有望实现更精准、高效的多场景应用，推动无人机产业迈向新高度。然而，无人机要安全、高效地完成任务，精准且优化的路径规划至关重要，特别是在复杂的

人工势场法作为一种常用的路径规划方法，具有计算简单、实时性好等优点，在移动机器人路径规划中得到了广泛的应用。- **混合策略**: 将人工势场法与其他路径规划算法（如A*算法、Dijkstra算法等）结合，增强解决局部极小值问题的能力。- **在线学习**: 通过机器学习的方法自适应调整势场参数，提高在复杂环境中的适应能力。1. **计算效率高**: 由于只需要计算力的大小和方向，算法简单快速，适