基于改进Olfati-Saber算法的多智能体蜂拥控制研究

针对多智能体蜂拥控制过程中个体间的差异性，在包含多个虚拟领导者的情况下，研究了针对多智能体个体差异性的优化蜂拥控制算法。首先，在Olfati-Saber算法避碰、聚合和速度匹配的基础上引入多智能体之间的质量差异策略，实现多智能体的聚合和速度匹配；其次，在多领导者的影响下，对引领反馈进行优化，研究了智能体个体跟踪多领导者的控制算法。最后，通过实验仿真，验证了基于改进Olfati-Saber算法的多智能体蜂拥控制算法可以实现多智能体蜂拥运动状态，证明了优化算法的可行性和有效性。