matlab实现基于多领导者智能体的Olfati算法

Olfati算法是一种多智能体系统的一种分布式算法，用于实现多个无线传感器节点之间的信息共享和协调。Matlab可以用来实现基于多领导者智能体的Olfati算法。下面是一个简单的示例代码：

clear all;
close all;

% 设置仿真参数
N = 10; % 智能体数目
T = 10; % 仿真时间
dt = 0.1; % 时间步长

% 设置初始状态
x = 10*rand(2,N); % 智能体位置
v = 2*rand(2,N)-1; % 智能体速度

% 设置领导者
num_leaders = 2;
leader_indices = randsample(N,num_leaders);
is_leader = false(1,N);
is_leader(leader_indices) = true;

% 设置参数
alpha = 1;
beta = 2;
gamma = 5;

% 开始仿真
for t=0:dt:T
    % 计算距离
    dist = zeros(N,N);
    for i=1:N
        for j=1:N
            dist(i,j) = norm(x(:,i)-x(:,j));
        end
    end
    
    % 计算邻居
    neighbors = cell(N,1);
    for i=1:N
        neighbors{i} = find(dist(i,:) < beta);
    end
    
    % 计算力
    F = zeros(2,N);
    for i=1:N
        for j=1:N
            if i == j
                continue;
            end
            
            r = x(:,i)-x(:,j);
            if norm(r) > beta
                continue;
            end
            
            % Olfati算法
            if is_leader(i) || is_leader(j)
                F(:,i) = F(:,i) - alpha*(x(:,i)-x(:,j));
            else
                F(:,i) = F(:,i) - gamma*r/(norm(r)^2+0.1);
            end
        end
    end
    
    % 更新速度和位置
    v = v + F*dt;
    x = x + v*dt;
    
    % 绘制智能体位置
    plot(x(1,:),x(2,:),'o');
    hold on;
    plot(x(1,leader_indices),x(2,leader_indices),'ro','MarkerSize',10);
    hold off;
    axis([-15 15 -15 15]);
    xlabel('x');
    ylabel('y');
    title(['t = ',num2str(t)]);
    drawnow;
end

在这个示例中，我们首先设置了仿真参数，包括智能体数目、仿真时间和时间步长。然后我们设置了初始状态，包括智能体位置和速度。接着我们设置了领导者，并且标记了每个智能体是不是领导者。我们还设置了Olfati算法中的参数。最后我们开始仿真，首先计算了每个智能体之间的距离，并且找到了每个智能体的邻居。然后我们根据Olfati算法计算了每个智能体的力，并且更新了它们的速度和位置。最后我们绘制了智能体的位置，并且标记了领导者。