多智能体跟踪一致性仿真matlab代码

以下是一个简单的多智能体跟踪一致性仿真的MATLAB代码示例，其中包括两个智能体的运动模型和控制模型：

% 定义常数
N = 2; % 智能体数量
dt = 0.1; % 时间步长
t_end = 10; % 仿真时长

% 初始化状态向量和控制向量
x = zeros(2, N); % 每个智能体的位置和速度
u = zeros(2, N); % 每个智能体的控制指令

% 定义运动模型
A = [1 dt; 0 1]; % 状态转移矩阵
B = [0; dt]; % 输入矩阵

% 定义控制模型
Q = eye(2); % 状态权重矩阵
R = eye(1); % 输入权重矩阵
K = lqr(A, B, Q, R); % 最优控制器

% 开始仿真
for t = 0 : dt : t_end
    % 计算控制指令
    for i = 1 : N
        u(:, i) = -K * x(:, i);
        for j = 1 : N
            if i ~= j
                u(:, i) = u(:, i) - 0.5 * (x(:, i) - x(:, j));
            end
        end
    end
    
    % 更新状态向量
    for i = 1 : N
        x(:, i) = A * x(:, i) + B * u(:, i);
    end
    
    % 绘制运动轨迹
    plot(x(1, 1), x(2, 1), 'ro'); % 第一个智能体
    hold on;
    plot(x(1, 2), x(2, 2), 'bo'); % 第二个智能体
    axis([-10, 10, -10, 10]); % 设置坐标系范围
    pause(0.01); % 暂停一段时间，以显示运动轨迹
end

这段代码中，通过定义运动模型和控制模型，计算每个智能体的控制指令，并利用最优控制器进行控制。同时，在更新状态向量的过程中，考虑到智能体之间的相互作用，以实现跟踪一致性。最后，绘制每个智能体的运动轨迹，以进行可视化分析。