多智能体最优控制MATLAB代码

当涉及到多智能体最优控制问题时，MATLAB是一个强大的工具。下面是一个示例的MATLAB代码，用于解决多智能体最优控制问题：

% 多智能体最优控制问题

% 初始化参数
N = 100; % 时间步数
n_agents = 3; % 智能体数量

% 状态和控制变量
x = zeros(n_agents, N+1); % 状态变量
u = zeros(n_agents, N); % 控制变量

% 定义系统动力学方程
A = [1.1 0.2 0.3; 0.4 0.9 0.1; 0.2 0.1 1.2]; % 系统矩阵
B = eye(n_agents); % 输入矩阵

% 定义代价函数
Q = diag([1, 2, 3]); % 状态代价矩阵
R = eye(n_agents); % 控制代价矩阵

% 设置初始状态
x(:,1) = [0; 0; 0]; 

% 迭代计算最优控制
for k = 1:N
    % 计算控制变量
    for i = 1:n_agents
        u(i,k) = -inv(R(i,i)) * B(i,:) * inv(B' * inv(R) * B) * (A * x(:,k));
    end
    
    % 更新状态变量
    x(:,k+1) = A * x(:,k) + B * u(:,k);
end

% 绘制结果
t = 0:N;
figure;
plot(t, x(1,:), 'r', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(t, x(2,:), 'g', 'LineWidth', 1.5);
plot(t, x(3,:), 'b', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间步');
ylabel('状态变量');
legend('Agent 1', 'Agent 2', 'Agent 3');
grid on;

figure;
plot(t(1:end-1), u(1,:), 'r', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(t(1:end-1), u(2,:), 'g', 'LineWidth', 1.5);
plot(t(1:end-1), u(3,:), 'b', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间步');
ylabel('控制变量');
legend('Agent 1', 'Agent 2', 'Agent 3');
grid on;

这段代码实现了一个简单的多智能体最优控制问题，其中有3个智能体。你可以根据你的具体问题修改系统动力学方程和代价函数，以适应你的应用场景。