给出非周期间歇控制动态事件触发的多智能体系统一致性控制MATLAB仿真代码

在MATLAB中，实现非周期间歇控制的多智能体系统一致性控制通常涉及以下几个步骤：

1. **环境模型**：首先，你需要定义每个智能体（agent）的行为模型，这可能是一个线性系统或者更复杂的动态模型，如双层或多层递归结构。

classdef Agent
    properties
        dynamics % 智能体的动态模型
        controller % 控制器函数
    end
    
    methods
        function self = Agent(dynamics)
            self.dynamics = dynamics;
            self.controller = @(u) self.nonPeriodicControl(u); % 非周期控制函数
        end
        
        function u = nonPeriodicControl(self, state)
            % 在这里编写非周期间歇控制策略
        end
    end
end

2. **交互模型**：假设智能体通过通信网络相互影响，可以创建一个代理间的协作或竞争框架。

function nextStates = updateAgents(states, actions, communicationMatrix)
    % states: 所有智能体当前状态矩阵
    % actions: 所有智能体上一步的动作
    % communicationMatrix: 网络连接权重矩阵

    % 更新智能体状态
    nextStates = states + self.dynamics(states, actions);
    
    % 考虑通信和控制器更新
    for i = 1:size(states,1)
        if communicationMatrix(i,:) > 0
            nextStates(i,:) = nextStates(i,:) + communicationMatrix(i,:) * (actions - nextStates(i,:)); % 影响其他智能体
        end
    end
end

3. **主循环**：在这个部分，你可以设置迭代次数，模拟时间步长，以及间歇控制的触发机制。

Tmax = 100; % 总迭代次数
dt = 0.1;   % 时间步长
state = zeros(1, numAgents); % 初始状态向量
actions = zeros(size(state)); % 初始动作向量

for t = 1:Tmax
    % 运行控制逻辑
    if isTimeForIntermittentControl(t, dt) % 自定义的间歇触发条件
        actions = cellfun(@(a) a.controller(a.state), agents, 'UniformOutput', false); % 作用于每个智能体
    end
    
    state = updateAgents(state, actions, communicationMatrix);
    
    % 记录数据和打印结果
    fprintf('Step %d: States = %s\n', t, mat2str(state));
end