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1 多机器人协同编队算法 多机器人协同编队需要将理论和实践紧密地结合起来，其应用包括编队队形生成、保持、变换和路径规划与避障等等都是基于图论的理论基础完成的。 领航者-跟随者编队是一种经典的编队形式，其基于一致性的一阶编队算法主要思想在于控制好领航者和跟随者之间的相对位置和速度等状态量，这些量达到一定的稳定状态时就实现了编队队形，其中领航机器人扮演着至关重要的角色。

2 行为和领航者多机器人通信配合协作变换队形和前进方式混合编队原理 行为和领航者多机器人通信配合协作变换队形和前进方式混合编队是指多个机器人通过通信和协作，实现在不同队形和前进方式下的编队行动。这种编队方式可以提高机器人的协同能力和适应性，使其能够应对不同的任务和环境。

在这种编队中，通信是关键的一环。机器人之间通过无线通信或有线通信进行信息交流，共享彼此的状态信息、目标位置和传感器数据等。通过通信，机器人可以相互感知和理解彼此的行动意图，从而进行协调和合作。

领航者是编队中的一个特殊角色，它负责规划整个编队的路径和行动策略。领航者可以根据任务需求和环境情况，选择合适的队形和前进方式，并将这些信息传递给其他机器人。其他机器人则根据领航者的指令进行相应的调整和行动。

协作变换队形是指编队中机器人之间根据领航者的指令，进行队形变换的过程。队形可以是线性队形、V字队形、圆形队形等，根据任务需求和环境情况选择合适的队形。机器人通过调整自身的位置和速度，实现队形的变换和维持。

前进方式混合编队是指编队中机器人可以采用不同的前进方式进行行动。例如，一部分机器人可以采用步行的方式前进，而另一部分机器人可以采用轮式移动或飞行的方式前进。通过混合不同的前进方式，编队可以更好地适应不同的地形和环境。

%Robots formation control main algorithm

%function robot_main %********************************************************************** % Basic Parameters of the simulation environment %**********************************************************************

%l is the length of the simulation environment %w is the width of the simulation environment %c is the size of the grid(square) l=50; w=50; c=1; n=1; %n indicates the number of frame Nx=l/c; %grid numbers in the x direction Ny=w/c; %grid numbers in the y direction des_x=Nx-5; %x coordinate of the destination des_y=round(Ny/2+5); %y coordinate of the destination A=initialize(Nx,Ny);%matrix that simulate the environment. %element value: 0 for obstacle,1 for robots , 2 %for free space A(des_x,des_y)=1.5; figure(1) imagesc(A’); colormap(gray); set(gca,‘YDir’,‘normal’); xlabel(‘Black:obstacle; Gray:robots; White:free space; Light gray:destination’); [leader_x leader_y r_x r_y]=leader(A,des_x,des_y); %determine coordinates of robots, and also determine the leader

fprintf(‘Formation in Process, please wait…\n’) [A r_x r_y n]=formation0(A,leader_x,leader_y,r_x,r_y,n); %form diamond formation

figure(1) imagesc(A’); colormap(gray); set(gca,‘YDir’,‘normal’); xlabel(‘Black:obstacle; Gray:robots; White:free space; Light gray:destination’);

leader_x=r_x(1); leader_y=r_y(1); queue_x=0; queue_y=0; form=0; %form=0 if it is the diamond formation, form=1 if it is line formation flag=5; %total number of robots fprintf(‘Formation completed. Move to target!\n’);

while(flag) obs=nearobstacle(A,r_x,r_y); if obs1 && form0 && flag5; %if obstacle is within some distance,and the robots are in diamond formation, [A r_x r_y n]=formation1(A,r_x(1),r_y(1),r_x,r_y,n); %reform the formation to a line form=1; %indicate the formation is a line elseif obs0 && form1 && flag5 %if no obstacle within the detection distance, and the robots are in a line formation, reform the formation to diamond [A r_x r_y n]=formation0(A,r_x(1),r_y(1),r_x,r_y,n); form=0; %indicate the formation is a diamond queue_x=0; %when reform the formation to a diamond, clear queue queue_y=0; end

1 matlab版本 2014a

2 参考文献 [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016. [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017. [3]Lamport, Leslie. “Time, clocks, and the ordering of events in a distributed system.” Communications of the ACM 21.7 (1978): 558-565.

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[6]Kotla, Ramakrishna, et al. “Zeno: Eventually consistent Byzantine fault tolerance.” Proceedings of the twenty-first ACM symposium on Operating systems principles. 2007.

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3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用 1.1 PID优化 1.2 VMD优化 1.3 配电网重构 1.4 三维装箱 1.5 微电网优化 1.6 优化布局 1.7 优化参数 1.8 优化成本 1.9 优化充电 1.10 优化调度 1.11 优化电价 1.12 优化发车 1.13 优化分配 1.14 优化覆盖 1.15 优化控制 1.16 优化库存 1.17 优化路由 1.18 优化设计 1.19 优化位置 1.20 优化吸波 1.21 优化选址 1.22 优化运行 1.23 优化指派 1.24 优化组合 1.25 车间调度 1.26 生产调度 1.27 经济调度 1.28 装配线调度 1.29 水库调度 1.30 货位优化 1.31 公交排班优化 1.32 集装箱船配载优化 1.33 水泵组合优化 1.34 医疗资源分配优化 1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测 2.1 机器学习和深度学习分类 2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类 2.1.2 BP神经网络分类 2.1.3 CNN卷积神经网络分类 2.1.4 DBN深度置信网络分类 2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类 2.1.6 ELMAN递归神经网络分类 2.1.7 ELM极限学习机分类 2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类 2.1.9 GRU门控循环单元分类 2.1.10 KELM混合核极限学习机分类 2.1.11 KNN分类 2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类 2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类 2.1.14 MLP全连接神经网络分类 2.1.15 PNN概率神经网络分类 2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类 2.1.17 RF随机森林分类 2.1.18 SCN随机配置网络模型分类 2.1.19 SVM支持向量机分类 2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测 2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测 2.2.2 ANN人工神经网络预测 2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测 2.2.4 BF粒子滤波预测 2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测 2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测 2.2.7 BP神经网络预测 2.2.8 CNN卷积神经网络预测 2.2.9 DBN深度置信网络预测 2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测 2.2.11 DKELM回归预测 2.2.12 ELMAN递归神经网络预测 2.2.13 ELM极限学习机预测 2.2.14 ESN回声状态网络预测 2.2.15 FNN前馈神经网络预测 2.2.16 GMDN预测 2.2.17 GMM高斯混合模型预测 2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测 2.2.19 GRU门控循环单元预测 2.2.20 KELM混合核极限学习机预测 2.2.21 LMS最小均方算法预测 2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测 2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测 2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测 2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测 2.2.26 RF随机森林预测 2.2.27 RNN循环神经网络预测 2.2.28 RVM相关向量机预测 2.2.29 SVM支持向量机预测 2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测 2.2.31 XGBoost回归预测 2.2.32 模糊预测 2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测 CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面 3.1 图像边缘检测 3.2 图像处理 3.3 图像分割 3.4 图像分类 3.5 图像跟踪 3.6 图像加密解密 3.7 图像检索 3.8 图像配准 3.9 图像拼接 3.10 图像评价 3.11 图像去噪 3.12 图像融合 3.13 图像识别 3.13.1 表盘识别 3.13.2 车道线识别 3.13.3 车辆计数 3.13.4 车辆识别 3.13.5 车牌识别 3.13.6 车位识别 3.13.7 尺寸检测 3.13.8 答题卡识别 3.13.9 电器识别 3.13.10 跌倒检测 3.13.11 动物识别 3.13.12 二维码识别 3.13.13 发票识别 3.13.14 服装识别 3.13.15 汉字识别 3.13.16 红绿灯识别 3.13.17 虹膜识别 3.13.18 火灾检测 3.13.19 疾病分类 3.13.20 交通标志识别 3.13.21 卡号识别 3.13.22 口罩识别 3.13.23 裂缝识别 3.13.24 目标跟踪 3.13.25 疲劳检测 3.13.26 旗帜识别 3.13.27 青草识别 3.13.28 人脸识别 3.13.29 人民币识别 3.13.30 身份证识别 3.13.31 手势识别 3.13.32 数字字母识别 3.13.33 手掌识别 3.13.34 树叶识别 3.13.35 水果识别 3.13.36 条形码识别 3.13.37 温度检测 3.13.38 瑕疵检测 3.13.39 芯片检测 3.13.40 行为识别 3.13.41 验证码识别 3.13.42 药材识别 3.13.43 硬币识别 3.13.44 邮政编码识别 3.13.45 纸牌识别 3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复 3.15 图像压缩 3.16 图像隐写 3.17 图像增强 3.18 图像重建

4 路径规划方面 4.1 旅行商问题（TSP） 4.1.1 单旅行商问题（TSP） 4.1.2 多旅行商问题（MTSP） 4.2 车辆路径问题（VRP） 4.2.1 车辆路径问题（VRP） 4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP） 4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP） 4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP） 4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP） 4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP） 4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP） 4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP） 4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP） 4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP） 4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP） 4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划 4.4.1 避障路径规划 4.4.2 迷宫路径规划 4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划 4.5.1 冷链配送路径规划 4.5.2 外卖配送路径规划 4.5.3 口罩配送路径规划 4.5.4 药品配送路径规划 4.5.5 含充电站配送路径规划 4.5.6 连锁超市配送路径规划 4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划 4.6.1 飞行器仿真 4.6.2 无人机飞行作业 4.6.3 无人机轨迹跟踪 4.6.4 无人机集群仿真 4.6.5 无人机三维路径规划 4.6.6 无人机编队 4.6.7 无人机协同任务 4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理 5.1 语音情感识别 5.2 声源定位 5.3 特征提取 5.4 语音编码 5.5 语音处理 5.6 语音分离 5.7 语音分析 5.8 语音合成 5.9 语音加密 5.10 语音去噪 5.11 语音识别 5.12 语音压缩 5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面 6.1 元胞自动机病毒仿真 6.2 元胞自动机城市规划 6.3 元胞自动机交通流 6.4 元胞自动机气体 6.5 元胞自动机人员疏散 6.6 元胞自动机森林火灾 6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面 7.1 故障信号诊断分析 7.1.1 齿轮损伤识别 7.1.2 异步电机转子断条故障诊断 7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析 7.1.4 电机故障诊断分析 7.1.5 轴承故障诊断分析 7.1.6 齿轮箱故障诊断分析 7.1.7 三相逆变器故障诊断分析 7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信 7.2.1 FMCW仿真 7.2.2 GPS抗干扰 7.2.3 雷达LFM 7.2.4 雷达MIMO 7.2.5 雷达测角 7.2.6 雷达成像 7.2.7 雷达定位 7.2.8 雷达回波 7.2.9 雷达检测 7.2.10 雷达数字信号处理 7.2.11 雷达通信 7.2.12 雷达相控阵 7.2.13 雷达信号分析 7.2.14 雷达预警 7.2.15 雷达脉冲压缩 7.2.16 天线方向图 7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号 7.3.1 肌电信号EMG 7.3.2 脑电信号EEG 7.3.3 心电信号ECG 7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统 7.4.1 DOA估计 7.4.2 LEACH协议 7.4.3 编码译码 7.4.4 变分模态分解 7.4.5 超宽带仿真 7.4.6 多径衰落仿真 7.4.7 蜂窝网络 7.4.8 管道泄漏 7.4.9 经验模态分解 7.4.10 滤波器设计 7.4.11 模拟信号传输 7.4.12 模拟信号调制 7.4.13 数字基带信号 7.4.14 数字信道 7.4.15 数字信号处理 7.4.16 数字信号传输 7.4.17 数字信号去噪 7.4.18 水声通信 7.4.19 通信仿真 7.4.20 无线传输 7.4.21 误码率仿真 7.4.22 现代通信 7.4.23 信道估计 7.4.24 信号检测 7.4.25 信号融合 7.4.26 信号识别 7.4.27 压缩感知 7.4.28 噪声仿真 7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面 7.6.1 WSN定位 7.6.2 高度预估 7.6.3 滤波跟踪 7.6.4 目标定位 7.6.4.1 Dv-Hop定位 7.6.4.2 RSSI定位 7.6.4.3 智能算法优化定位 7.6.5 组合导航

8 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置