给我一个2阶非线性多智能体自适应一致性跟踪的代码matlab

在MATLAB中实现2阶非线性多智能体（Multi-Agent）系统的自适应一致性跟踪算法通常涉及到几个关键步骤：定义状态更新模型、选择适应律以及构建通信网络结构。以下是一个简化的示例，使用Luenberger观测器和PI控制器来实现这种跟踪：

% 参数设置
N = 2; % 智能体数量
T = 0.1; % 时间步长
A = [1 1; -1 1]; % 系统动态矩阵 (假设为简单的双连结车模型)
B = eye(2); % 输入矩阵
Q = eye(2); % 观测器的权值矩阵
R = eye(2); % 控制器的权值矩阵

% 初始化智能体状态和位置误差矩阵
x = zeros(N, 2);
e = zeros(N, 2);

% 定义适应律参数
Kp = 1;
Ki = 0.1;

for t = 1:T * 100 % 假设运行100时间步
    % 更新每个智能体的状态
    x_next = A*x + B*u(t);
    
    % 使用Luenberger观测器估计实际位置
    y = C*x_next + D*u(t) + w(t); % 假设C和D是观测器的增益矩阵
    
    % 计算位置误差
    e(:, 1) = y(:, 1) - desired_pos(:, 1); % 假设desired_pos是目标位置
    e(:, 2) = y(:, 2) - desired_pos(:, 2);
    
    % 控制律计算
    u(t) = Kp*e(:, 1) + Ki*integrated_error(t); % integrated_error是对历史位置误差的积分
    
    % 更新状态并处理适应过程
    x = x_next;
    
    % 假设适应过程涉及到自适应律的调整，这里简化不显示具体适应律的实现
    % 如果需要，可以在每一步后添加自适应参数更新的代码
end

在这个例子中，我们没有涵盖自适应一致性跟踪的具体细节，因为这通常涉及到基于局部信息和全局目标的分布式协调算法，如邻域平均或潜在场方法等。此外，可能还需要考虑网络延迟、通信噪声等因素。