实现领导者跟随一致性例子 可视化matlab代码

以下是一个 Matlab 实现领导者跟随一致性例子的代码，同时包含了可视化部分：

% 定义系统参数
N = 10; % 系统中智能体数量
T = 100; % 仿真时间
delta_t = 0.1; % 仿真时间步长
gamma = 1; % 控制器增益
alpha = 0.1; % 领导者跟随一致性增益

% 初始化系统状态
x = zeros(N, 1); % 系统状态向量
x_leader = 5; % 领导者状态
x(1) = x_leader; % 将第一个智能体设置为领导者

% 定义系统动力学
f = @(x, u) -gamma * (x - u); % 控制器动力学
g = @(x, u) x; % 系统输出

% 初始化可视化参数
figure;
h = plot(0, x, 'LineWidth', 2);
axis([0 T -10 10]);
xlabel('Time');
ylabel('State');
title('Leader-Follower Consensus');

% 开始仿真
for t = 0:delta_t:T
    % 更新状态
    for i = 1:N
        if i == 1 % 领导者
            x(i) = x_leader;
        else % 跟随者
            x(i) = x(i) + delta_t * f(x(i), x_leader) + alpha * (x_leader - x(i));
        end
    end
    
    % 更新可视化
    set(h, 'XData', [get(h, 'XData'), t], 'YData', [get(h, 'YData'), x']);
    drawnow;
end

该代码中，`N` 表示系统中智能体的数量，`T` 表示仿真时间，`delta_t` 表示仿真时间步长，`gamma` 表示控制器增益，`alpha` 表示领导者跟随一致性增益。

首先，我们初始化系统状态向量 `x`，并将第一个智能体设置为领导者。然后，我们定义系统动力学函数 `f` 和输出函数 `g`。接下来，我们初始化可视化参数并绘制初始状态。在仿真过程中，我们首先更新系统状态向量 `x`，其中第一个智能体的状态为领导者状态，其他智能体的状态根据领导者状态和领导者跟随一致性增益进行更新。然后，我们将系统状态向量 `x` 添加到可视化参数中，并使用 `set` 函数更新可视化。最后，我们使用 `drawnow` 函数使可视化得以实时更新。

请注意，这只是一个简单的领导者跟随一致性例子的实现，并且可能需要根据具体问题进行修改。