实现无领导者跟随一致性例子 可视化matlab代码

以下是一个 Matlab 实现无领导者跟随一致性例子的代码，同时包含了可视化部分：

% 定义系统参数
N = 10; % 系统中智能体数量
T = 100; % 仿真时间
delta_t = 0.1; % 仿真时间步长
gamma = 1; % 控制器增益
alpha = 0.1; % 跟随一致性增益

% 初始化系统状态
x = rand(N, 1) * 10 - 5; % 系统状态向量，随机初始化
x_des = zeros(N, 1); % 目标状态向量

% 定义系统动力学
f = @(x, u) -gamma * (x - u); % 控制器动力学
g = @(x, u) x; % 系统输出

% 初始化可视化参数
figure;
h = plot(0, x, 'LineWidth', 2);
axis([0 T -10 10]);
xlabel('Time');
ylabel('State');
title('Leaderless Consensus');

% 开始仿真
for t = 0:delta_t:T
    % 更新目标状态向量
    x_des = mean(x);
    
    % 更新状态
    for i = 1:N
        x(i) = x(i) + delta_t * f(x(i), x_des) + alpha * (sum(x) - N * x(i));
    end
    
    % 更新可视化
    set(h, 'XData', [get(h, 'XData'), t], 'YData', [get(h, 'YData'), x']);
    drawnow;
end

该代码中，`N` 表示系统中智能体的数量，`T` 表示仿真时间，`delta_t` 表示仿真时间步长，`gamma` 表示控制器增益，`alpha` 表示跟随一致性增益。

首先，我们随机初始化系统状态向量 `x`，并定义系统动力学函数 `f` 和输出函数 `g`。接下来，我们初始化可视化参数并绘制初始状态。在仿真过程中，我们首先计算目标状态向量 `x_des`，即所有智能体状态的平均值。然后，我们根据目标状态向量和跟随一致性增益更新系统状态向量 `x`。最后，我们将系统状态向量 `x` 添加到可视化参数中，并使用 `set` 函数更新可视化。使用 `drawnow` 函数使可视化得以实时更新。

请注意，这只是一个简单的无领导者跟随一致性例子的实现，并且可能需要根据具体问题进行修改。