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包含编队控制的Matlab程序，并附有相关参考论文。

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简介：
首先，请启动Dong2015IEEECST.m程序。随后，执行Dong2015IEEECST1.slx演示文件。最后，运行PLOT_Dong.m脚本以完成数据可视化。

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  • 关于编队控制的各类论文.zip
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    本资料集包含了多篇有关编队控制领域的学术论文，涵盖了理论分析、算法设计及应用实践等多个方面，为研究和开发提供全面参考。 我有21篇关于编队控制的相关论文以及经典的无人编队控制书籍，并且还有其他资源如编队控制的MATLAB代码。
     
  • MATLAB下的多智能体编队控制程序RAR包
    优质
    本RAR包包含使用MATLAB实现的多智能体系统编队控制源代码与示例文件。适用于研究和教学用途，便于探索智能体间的协调与控制机制。 这段文字描述了一个适用于初学者学习多智能体编队控制或一致性的MATLAB程序。该程序专注于多智能体系统的编队研究，并且非常适合对这一领域感兴趣的入门级研究人员使用。
     
  • 自制并可运行的多智能体编队控制MATLAB程序
    优质
    本项目为一套基于MATLAB开发的多智能体编队控制系统，具备自主编程和模拟仿真功能，适用于研究与教学场景。 本程序是根据一篇IEEE TCST文章用Matlab编程实现的，并已验证可以运行。附件包含详细的使用说明以及对应的文章，适合多智能体编队或一致性研究初学者学习。（注意：该程序上传时缺少了一个m文件，请查找本人上传的所有资源以找到补充文件。）
     
  • 关于信号调制识别的论文（附MATLAB程序）
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    本文探讨了不同信号调制方式的识别技术，并提供了详细的MATLAB实现代码。通过分析信号特征，采用机器学习方法提高识别准确率，为通信系统优化提供理论与实践支持。 较为完整的信号调制识别的论文，包含全部的MATLAB实现程序。
     
  • 裴丹的论文及关于Opprentice的相关参考文献
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    该文集收录了裴丹撰写的多篇学术论文，并附有关于Opprentice（一种机器学习框架）的重要参考文献，为人工智能领域的研究者提供深入资源。 本段落是智能运维方向论文中的早期且有影响力的一篇作品。它首次提出使用机器学习方法帮助运维人员自动配置异常检测器，并取得了较好的性能结果。尽管监督式的方法仍存在局限性，最终的性能指标也不是非常高，但Opprentice系统的引入在实际操作中对异常检测工作具有很大的参考价值。 对于英语水平不高的同学而言，在这里我简单翻译了该文章的内容，以便大家快速了解其主要思想和大致的研究路线，提高阅读效率。原本计划复现这一研究方法，后来发现裴丹老师的一些新论文已经找到了更好的解决方案，并且有一篇WWW2018的文章提供了代码实现，因此打算先看看这些新的研究成果。 GitHub上有这篇文章的部分重现代码供参考，在原文末尾的参考资料中可以找到相关链接。如果有完整重现实例，请与我联系分享一下。
     
  • MATLAB中的多智能体编队控制程序.zip
    优质
    这是一个包含MATLAB代码的资源包，用于实现和模拟多智能体系统的编队控制算法。该程序有助于研究者和工程师探索不同编队策略及其在复杂环境下的应用效果。 本程序是针对一篇IEEE TCST文章用MATLAB编程实现的版本，并已验证可以运行。附件包含详细的使用说明和对应的文章，适合多智能体编队或一致性研究初学者学习。（注意：上传时缺少了一个m文件，请查找我上传的所有资源以获取补充文件）。
     
  • 完美的多智能体编队控制Matlab程序
    优质
    本作品提供一套完善的Matlab程序，用于实现多智能体系统的编队控制。涵盖多种算法与仿真场景，旨在优化和简化智能体间的协调与通信过程。 本程序是根据一篇IEEE TCST文章用MATLAB编写实现的多智能体编队控制代码，并已验证可以运行。附件包含了详细的使用说明以及对应的文章，适合初学者研究多智能体系统的编队或一致性问题学习。 注意：上传时缺少了一个m文件，请查找本人发布的所有资源以获取补充文件。
     
  • MATLAB下的多智能体编队控制程序.rar
    优质
    该资源为一个使用MATLAB开发的多智能体系统编队控制程序压缩包，适用于研究和教学用途，帮助用户深入理解与实现多智能体系统的协同编队控制算法。 在多智能体系统的研究领域里，编队控制是关键的一部分。它主要探讨如何协调多个自主实体（如无人机、机器人或车辆），使它们能够按照预设的阵型或策略进行协作运动。MATLAB因其强大的数学计算能力而成为实现这些控制算法的理想平台。 本资源“多智能体的编队控制matlab程序.rar”提供了相关的MATLAB代码，帮助学习者理解和实践这一概念。编队控制的目标是设计一套使每个实体能够遵循特定规则形成稳定阵型，并保持与相邻个体相对位置关系的策略。通常通过通信网络实现全局协调。 在使用MATLAB进行编队控制时，一般包括以下步骤： 1. **模型建立**：为每一个智能体构建动态模型，描述其运动行为。 2. **通信网络建模**：定义实体间的通信方式及其影响因素（如范围、延迟和拓扑结构）。 3. **设计控制算法**：基于所建模型设计实现编队目标的策略。常用的方法包括虚拟领导法、距离保持法以及利用Lyapunov函数证明稳定性等。 4. **仿真验证**：通过MATLAB的Simulink或其他工具箱进行仿真实验，检验控制效果并优化参数设置。 5. **可视化展示**：使用MATLAB丰富的图形界面和可视化工具呈现仿真结果。 压缩包中的“多智能体的编队控制matlab程序”可能涵盖了上述步骤的具体实现细节。学习者可以通过阅读和运行这些代码来理解基本原理和技术方法，并通过修改实验条件加深对编队行为的理解。 这个课题融合了动力学、控制理论、网络科学等多个领域的知识，使研究者不仅能提升编程技能，还能深入认识多智能体系统的协同机制。
     
  • 基于MATLAB的PSO优化RBFNN（含程序和论文参考）.zip
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    该资料包提供了一个基于MATLAB实现粒子群优化算法（PSO）改进径向基函数神经网络（RBFNN）的实例，包含源代码及文献参考资料。适合研究与学习使用。 基于PSO优化的径向基神经网络MATLAB程序附有详细注释，并配有论文解释原理，适合初学者使用。
     
  • 基于气动力的导弹姿态控制及MATLAB仿真，包含相关设计文献和源代码参考
    优质
    本研究探讨了利用气动力进行导弹姿态控制的方法，并通过MATLAB进行了仿真分析。提供了详细的设计文献与源代码供读者参考学习。 提供基于气动力控制的导弹姿态控制律设计参考文献，并附带MATLAB仿真源代码。该源代码包括定义导弹、大气环境、地球参数、初始位置与速度、弹道特性、姿态调整以及舵偏角等关键因素，同时实现俯仰角、滚转角及导弹运动轨迹曲线的绘制功能。