时滞模型的matlab编程_如何用matlab仿真

Matlab仿真含时滞多智体一致性分析，附代码

Matlab仿真含时滞多智体一致性分析，附代码

Matlab仿真含时滞多智体一致性分析，附代码

系统结构如下图所示：

clear;

clc;

% 2014_多智能体网络的一致性问题研究_纪良浩

% 此为Paper中的示例代码

% 例2.1:

A = [0, 0, 0.1, 0, 0;

0.1, 0, 0, 0, 0;

0, 0.15, 0, 0, 0;

0, 0.25, 0, 0, 0;

0.2, 0, 0, 0, 0;];

D = [0, 0, 0, 0, 0;

0, 0, 0, 0, 0;

0, 0, 0, 0, 0;

0, 0, 0, 0, 0;

0, 0, 0, 0, 0;];

% 各节点间的通信时滞如下

T13 = 1.0;

T21 = 0.75;

T32 = 1.8;

T42 = 2.0;

T51 = 0.8;

% 输入时滞如下

T = 0.3;

% 各节点的随机初始状态如下

X = [2, 3.5, 2.5, 3, 5;]’;

U = [0, 0, 0, 0, 0;]’;

%% 更改时滞格式

% 各节点间的通信时滞如下

T13 = 10;

T21 = 7;

T32 = 18;

T42 = 20;

T51 = 8;

% 输入时滞如下

T = 3;

% 为了防止开始收敛前无状态，特扩充收敛前的状态

t = 0;

for i = 1:20

X(:, i+1) = X(:, i);

U(:, i+1) = U(:, i);

t(:, i+1) = t(:, i)+0.1;

i = i + 1;

end

%%

% 仿真相关参数如下

tBegin = 0;

tEnd = 60;

dt = 0.1;

times = (tEnd – tBegin)/dt;

time = 1;

% 计算过程如下

while (time <= times)

% 时间记录

t(1, time+20) = tBegin + dt * time + 19*0.1;

% 控制输入分别为

j = X(3, time+20-T13);

i = X(1, time+20-T);

a = A(1,3);

U(1, time+20) = sum( a * (j-i) );

U(2, time+20) = sum( A(2,1) * (X(1, time+20-T21)-X(2, time+20-T)) );

U(3, time+20) = sum( A(3,2) * (X(2, time+20-T32)-X(3, time+20-T)) );

U(4, time+20) = sum( A(4,2) * (X(2, time+20-T42)-X(4, time+20-T)) );

U(5, time+20) = sum( A(5,1) * (X(2, time+20-T51)-X(5, time+20-T)) );

% 状态更新为

X(1, time+21) = X(1, time+20) + U(1, time+20) * dt;

X(2, time+21) = X(2, time+20) + U(2, time+20) * dt;

X(3, time+21) = X(3, time+20) + U(3, time+20) * dt;

X(4, time+21) = X(4, time+20) + U(4, time+20) * dt;

X(5, time+21) = X(5, time+20) + U(5, time+20) * dt;

time = time + 1;

end

%% 绘制结果图

subplot(2,1,1);

plot(t,X(1,1:620), t,X(2,1:620), t,X(3,1:620), t,X(4,1:620), t,X(5,1:620), “linewidth”,2);

legend(“x_1”, “x_2”, “x_3”, “x_4”, “x_5”);

subplot(2,1,2);

plot(t,U(1,:), t,U(2,:), t,U(3,:), t,U(4,:), t,U(5,:), “linewidth”,2);

legend(“u_1”, “u_2”, “u_3”, “u_4”, “u_5”);

下图为默认输入时滞T=0.3s的收敛情况：

下图为输入时滞T=2.0s的收敛情况：

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