基于MATLAB S-function的多智能体间歇通信仿真框架
1. 主仿真文件
%% 多智能体间歇通信仿真主程序
clear; clc; close all;
%% 系统参数设置
fprintf('=== 多智能体间歇通信仿真 ===\n');
% 仿真参数
Ts = 0.01; % 采样时间
T_final = 20; % 总仿真时间
N_agents = 6; % 智能体数量
% 通信拓扑（环形结构）
A = zeros(N_agents); % 邻接矩阵
for i = 1:N_agents
A(i, mod(i, N_agents)+1) = 1;
A(mod(i, N_agents)+1, i) = 1;
end
% 间歇通信参数
comm_interval = 0.5; % 通信间隔（秒）
comm_duration = 0.1; % 通信持续时间（秒）
% 智能体初始状态（位置和速度）
x0 = zeros(4*N_agents, 1);
for i = 1:N_agents
x0(4*(i-1)+1) = 10*cos(2*pi*(i-1)/N_agents); % x位置
x0(4*(i-1)+2) = 10*sin(2*pi*(i-1)/N_agents); % y位置
x0(4*(i-1)+3) = 0; % x速度
x0(4*(i-1)+4) = 0; % y速度
end
fprintf('系统参数:\n');
fprintf('智能体数量: %d\n', N_agents);
fprintf('通信间隔: %.2f秒\n', comm_interval);
fprintf('通信持续时间: %.2f秒\n', comm_duration);
%% 创建Simulink模型并运行仿真
model_name = 'MultiAgent_Intermittent_Comm';
create_multiagent_model(model_name, N_agents, Ts);
% 运行仿真
fprintf('开始仿真...\n');
sim(model_name);
fprintf('仿真完成！\n');
%% 结果可视化
plot_simulation_results(tout, yout, N_agents, A);
2. S-function实现：多智能体系统
%% S-function: 多智能体间歇通信系统
function [sys, x0, str, ts] = multiagent_sfun(t, x, u, flag, N_agents, comm_params)
% S-function实现多智能体间歇通信
% 输入:
% u - 外部输入（可选）
% N_agents - 智能体数量
% comm_params - 通信参数 [interval, duration]
switch flag
case 0 % 初始化
[sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes(N_agents, comm_params);
case 1 % 微分方程
sys = mdlDerivatives(t, x, u, N_agents, comm_params);
case 2 % 离散状态更新
sys = mdlUpdate(t, x, u, N_agents, comm_params);
case 3 % 输出
sys = mdlOutputs(t, x, u, N_agents, comm_params);
case 9 % 终止
sys = mdlTerminate(t, x, u);
otherwise
sys = [];
end
end
%% 初始化函数
function [sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes(N_agents, comm_params)
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates = 4*N_agents; % 连续状态：每个智能体4个状态 [x, y, vx, vy]
sizes.NumDiscStates = N_agents; % 离散状态：通信状态
sizes.NumOutputs = 5*N_agents; % 输出：状态 + 通信标志
sizes.NumInputs = 2*N_agents; % 输入：控制输入
sizes.DirFeedthrough = 1;
sizes.NumSampleTimes = 1;
sys = simsizes(sizes);
% 初始状态
x0_cont = zeros(4*N_agents, 1);
for i = 1:N_agents
x0_cont(4*(i-1)+1) = 5*cos(2*pi*(i-1)/N_agents);
x0_cont(4*(i-1)+2) = 5*sin(2*pi*(i-1)/N_agents);
end
x0 = [x0_cont; zeros(N_agents, 1)]; % 连续状态 + 离散状态
str = [];
ts = [0 0]; % 连续采样时间
end
%% 微分方程（连续状态更新）
function sys = mdlDerivatives(t, x, u, N_agents, comm_params)
% 提取状态
x_cont = x(1:4*N_agents); % 连续状态
x_disc = x(4*N_agents+1:end); % 离散状态（通信状态）
% 控制参数
kp = 1.0; % 位置增益
kd = 0.5; % 速度增益
% 初始化导数
dxdt = zeros(4*N_agents, 1);
% 获取邻居信息（基于当前通信状态）
neighbor_info = get_neighbor_info(x_cont, x_disc, N_agents);
for i = 1:N_agents
% 状态索引
idx = 4*(i-1);
pos = x_cont(idx+1:idx+2); % 位置 [x; y]
vel = x_cont(idx+3:idx+4); % 速度 [vx; vy]
% 一致性控制律（只在通信时生效）
if x_disc(i) > 0.5 % 通信状态
u_control = consistency_control(i, pos, vel, neighbor_info, kp, kd);
else
u_control = zeros(2, 1); % 无通信时零输入
end
% 添加外部控制输入
if ~isempty(u)
u_ext = u(2*(i-1)+1:2*i);
u_control = u_control + u_ext;
end
% 二阶积分器动力学
dxdt(idx+1:idx+2) = vel; % 位置导数 = 速度
dxdt(idx+3:idx+4) = u_control; % 速度导数 = 控制输入
end
% 离散状态导数（通信状态不连续变化）
ddisc_dt = zeros(N_agents, 1);
sys = [dxdt; ddisc_dt];
end
%% 离散状态更新（通信状态机）
function sys = mdlUpdate(t, x, u, N_agents, comm_params)
% 通信参数
comm_interval = comm_params(1); % 通信间隔
comm_duration = comm_params(2); % 通信持续时间
% 当前离散状态（通信状态）
current_comm_state = x(4*N_agents+1:end);
new_comm_state = current_comm_state;
% 更新每个智能体的通信状态
for i = 1:N_agents
% 计算当前周期的相位
phase = mod(t, comm_interval + comm_duration);
if phase < comm_duration
% 通信时段
new_comm_state(i) = 1;
else
% 非通信时段
new_comm_state(i) = 0;
end
end
% 保持连续状态不变，更新离散状态
sys = [x(1:4*N_agents); new_comm_state];
end
%% 输出函数
function sys = mdlOutputs(t, x, u, N_agents, comm_params)
% 输出格式: [状态; 通信标志]
x_cont = x(1:4*N_agents);
comm_state = x(4*N_agents+1:end);
% 组合输出
sys = zeros(5*N_agents, 1);
for i = 1:N_agents
sys(5*(i-1)+1:5*(i-1)+4) = x_cont(4*(i-1)+1:4*i);
sys(5*(i-1)+5) = comm_state(i);
end
end
%% 终止函数
function sys = mdlTerminate(t, x, u)
sys = [];
end
3. 一致性控制算法
%% 一致性控制算法
function u = consistency_control(agent_id, pos, vel, neighbor_info, kp, kd)
% 基于邻居信息的一致性控制
% 目标：实现位置和速度的一致性
u = zeros(2, 1);
% 获取邻居信息
neighbors = neighbor_info{agent_id};
if isempty(neighbors)
return;
end
% 一致性误差计算
pos_error = zeros(2, 1);
vel_error = zeros(2, 1);
neighbor_count = 0;
for j = 1:length(neighbors)
if neighbors(j).comm_status % 只考虑可通信的邻居
pos_error = pos_error + (neighbors(j).position - pos);
vel_error = vel_error + (neighbors(j).velocity - vel);
neighbor_count = neighbor_count + 1;
end
end
if neighbor_count > 0
pos_error = pos_error / neighbor_count;
vel_error = vel_error / neighbor_count;
% PD控制律
u = kp * pos_error + kd * vel_error;
end
end
%% 获取邻居信息
function neighbor_info = get_neighbor_info(states, comm_status, N_agents)
% 根据通信拓扑获取邻居信息
% 定义通信拓扑（环形）
A = zeros(N_agents);
for i = 1:N_agents
A(i, mod(i, N_agents)+1) = 1;
A(mod(i, N_agents)+1, i) = 1;
end
neighbor_info = cell(N_agents, 1);
for i = 1:N_agents
neighbors = [];
neighbor_idx = 1;
for j = 1:N_agents
if A(i, j) == 1 && i ~= j % 邻居且不是自己
% 提取邻居状态
idx = 4*(j-1);
neighbor_pos = states(idx+1:idx+2);
neighbor_vel = states(idx+3:idx+4);
% 记录邻居信息
neighbors(neighbor_idx).id = j;
neighbors(neighbor_idx).position = neighbor_pos;
neighbors(neighbor_idx).velocity = neighbor_vel;
neighbors(neighbor_idx).comm_status = comm_status(j);
neighbor_idx = neighbor_idx + 1;
end
end
neighbor_info{i} = neighbors;
end
end
4. Simulink模型创建函数
%% 创建多智能体仿真模型
function create_multiagent_model(model_name, N_agents, Ts)
% 创建包含S-function的Simulink模型
% 创建新模型或打开现有模型
if ~bdIsLoaded(model_name)
new_system(model_name);
end
open_system(model_name);
% 清空模型
delete_block([model_name '/*']);
% 添加S-function模块
sfun_name = [model_name '/MultiAgent System'];
add_block('simulink/User-Defined Functions/S-Function', sfun_name);
% 配置S-function参数
set_param(sfun_name, 'FunctionName', 'multiagent_sfun');
set_param(sfun_name, 'Parameters', ...
sprintf('N_agents, [%f, %f]', 0.5, 0.1)); % 通信参数
% 添加示波器和输出端口
add_block('simulink/Sinks/Out1', [model_name '/Output']);
set_param([model_name '/Output'], 'Port', '1');
% 连接模块
add_line(model_name, 'MultiAgent System/1', 'Output/1');
% 设置仿真参数
set_param(model_name, 'StopTime', '20');
set_param(model_name, 'Solver', 'ode4');
set_param(model_name, 'FixedStep', num2str(Ts));
set_param(model_name, 'SaveState', 'on');
set_param(model_name, 'StateSaveName', 'xout');
set_param(model_name, 'SaveOutput', 'on');
set_param(model_name, 'OutputSaveName', 'yout');
save_system(model_name);
fprintf('模型已创建: %s\n', model_name);
end
5. 结果可视化函数
%% 仿真结果可视化
function plot_simulation_results(t, y, N_agents, A)
% 绘制多智能体仿真结果
fprintf('生成结果图表...\n');
% 提取数据
time = t;
data = y;
% 创建图形窗口
figure('Position', [100, 100, 1400, 900]);
% 子图1：智能体轨迹
subplot(2,3,1);
hold on; grid on;
colors = lines(N_agents);
for i = 1:N_agents
x_pos = data(:, 5*(i-1)+1);
y_pos = data(:, 5*(i-1)+2);
plot(x_pos, y_pos, 'Color', colors(i,:), 'LineWidth', 2);
plot(x_pos(1), y_pos(1), 'o', 'MarkerSize', 8, ...
'MarkerFaceColor', colors(i,:), 'Color', colors(i,:));
plot(x_pos(end), y_pos(end), 's', 'MarkerSize', 8, ...
'MarkerFaceColor', colors(i,:), 'Color', colors(i,:));
end
xlabel('X位置'); ylabel('Y位置');
title('多智能体运动轨迹');
legend('智能体1', '起始点', '终点', 'Location', 'best');
% 子图2：位置收敛性
subplot(2,3,2);
hold on; grid on;
center_x = zeros(length(time), 1);
center_y = zeros(length(time), 1);
for i = 1:N_agents
x_pos = data(:, 5*(i-1)+1);
y_pos = data(:, 5*(i-1)+2);
plot(time, x_pos, 'Color', colors(i,:), 'LineWidth', 1);
center_x = center_x + x_pos;
center_y = center_y + y_pos;
end
center_x = center_x / N_agents;
center_y = center_y / N_agents;
plot(time, center_x, 'k--', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '质心X');
xlabel('时间 (s)'); ylabel('X位置');
title('智能体X位置收敛');
% 子图3：通信状态
subplot(2,3,3);
hold on; grid on;
for i = 1:min(3, N_agents) % 显示前3个智能体的通信状态
comm_status = data(:, 5*(i-1)+5);
stairs(time, comm_status + (i-1)*0.3, 'LineWidth', 2);
end
xlabel('时间 (s)'); ylabel('通信状态');
title('智能体通信状态');
ylim([-0.2, 1.2]);
legend('智能体1', '智能体2', '智能体3', 'Location', 'best');
% 子图4：速度收敛
subplot(2,3,4);
hold on; grid on;
for i = 1:N_agents
vx = data(:, 5*(i-1)+3);
vy = data(:, 5*(i-1)+4);
speed = sqrt(vx.^2 + vy.^2);
plot(time, speed, 'Color', colors(i,:), 'LineWidth', 1);
end
xlabel('时间 (s)'); ylabel('速度大小');
title('智能体速度收敛');
% 子图5：通信拓扑
subplot(2,3,5);
plot_communication_topology(A, data(end, :), N_agents);
title('通信拓扑结构');
% 子图6：性能指标
subplot(2,3,6);
plot_performance_metrics(time, data, N_agents);
title('系统性能指标');
% 动画演示（可选）
create_animation(data, time, N_agents);
end
%% 绘制通信拓扑
function plot_communication_topology(A, final_states, N_agents)
% 绘制通信拓扑图
hold on; grid on; axis equal;
% 提取最终位置
positions = zeros(N_agents, 2);
for i = 1:N_agents
positions(i, 1) = final_states(5*(i-1)+1); % x
positions(i, 2) = final_states(5*(i-1)+2); % y
end
% 绘制智能体
scatter(positions(:,1), positions(:,2), 100, 'filled');
% 绘制通信链接
for i = 1:N_agents
for j = i+1:N_agents
if A(i,j) == 1
plot([positions(i,1), positions(j,1)], ...
[positions(i,2), positions(j,2)], 'k-', 'LineWidth', 2);
end
end
end
xlabel('X位置'); ylabel('Y位置');
end
6. 高级功能：自适应间歇通信
%% 自适应间歇通信S-function
function [sys, x0, str, ts] = adaptive_multiagent_sfun(t, x, u, flag, N_agents)
% 自适应间歇通信：根据系统状态调整通信间隔
switch flag
case 0 % 初始化
[sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes_adaptive(N_agents);
case 2 % 离散状态更新
sys = mdlUpdate_adaptive(t, x, u, N_agents);
otherwise
% 其他情况调用基本版本
[sys, x0, str, ts] = multiagent_sfun(t, x, u, flag, N_agents, [0.5, 0.1]);
end
end
%% 自适应通信调度
function sys = mdlUpdate_adaptive(t, x, u, N_agents)
% 根据系统一致性误差自适应调整通信间隔
persistent last_comm_time comm_interval;
if isempty(last_comm_time)
last_comm_time = zeros(N_agents, 1);
comm_interval = 0.5 * ones(N_agents, 1); % 初始通信间隔
end
% 计算系统一致性误差
consistency_error = calculate_consistency_error(x(1:4*N_agents), N_agents);
% 根据误差调整通信间隔
base_interval = 0.5;
adaptive_factor = 1.0 / (1.0 + 10.0 * consistency_error);
new_interval = base_interval * adaptive_factor;
% 限制通信间隔范围
new_interval = max(0.1, min(2.0, new_interval));
% 更新通信状态（简化版本）
new_comm_state = zeros(N_agents, 1);
for i = 1:N_agents
if t - last_comm_time(i) >= new_interval
new_comm_state(i) = 1;
last_comm_time(i) = t;
else
new_comm_state(i) = 0;
end
end
sys = [x(1:4*N_agents); new_comm_state];
end
参考代码 用matlab的s函数功能，实现多智能体间歇通信仿真 www.3dddown.com/cna/60017.html
说明
-
运行步骤：
- 运行主仿真文件设置参数
- 系统会自动创建Simulink模型
- 运行仿真并查看结果
-
关键特性：
- 基于S-function的多智能体系统实现
- 可配置的间歇通信模式
- 一致性控制算法
- 完整的可视化分析
-
参数调整：
- 修改
comm_interval和comm_duration调整通信模式 - 调整智能体数量
N_agents - 修改控制增益
kp和kd优化性能
- 修改
浙公网安备 33010602011771号