【多智能体】不确定安全关键多智能体系统连续控制的二次规划Matlab实现

摘要: 安全关键的多智能体系统(MAS)在诸多领域得到广泛应用，例如自动驾驶、无人机编队和机器人协作等。然而，由于环境的不确定性以及智能体自身模型的误差，保证这类系统的安全性和稳定性成为一个极具挑战性的课题。本文着重研究在不确定环境下，针对安全关键型多智能体系统连续控制问题的二次规划(Quadratic Programming, QP)方法。我们将探讨如何利用QP框架有效地处理系统的不确定性，并设

基于 Skip Graph 的 Harness 分布式服务发现

想象你在一个10000平方米的超级玩具工厂里，每个车间（服务节点）负责生产不同的零件（服务）。比如“齿轮车间”生产各种齿轮，“马达车间”生产马达，“组装车间”需要从齿轮车间拿10个齿轮、从马达车间拿5个马达才能拼出一个完整的机器人。如果组装车间每次都要跑到门口的“保安室登记册”（中心化服务发现）查齿轮和马达车间的位置，保安室突然停电（单点故障）怎么办？或者保安室登记册太厚了（数据量过大）找起来要半

AI Agent评测基准：从单体到多智能体的性能度量

想象一下，你走进一间未来风格的办公室，你的数字助手已经根据你的日程安排了会议，准备了相关资料，甚至预见到你可能需要的咖啡已经"告诉"了咖啡机。在另一个角落，几个软件机器人正在协作解决一个复杂的物流问题，它们自动分工、协商、调整策略，最终找到最优解。这不仅仅是科幻小说中的场景，而是AI Agent技术正在逐步实现的未来。近年来，AI Agent（智能体）技术取得了令人瞩目的进展。从简单的聊天机器人到