多智能体系统中自适应动态滑模与神经网络融合的Simulink实现与应用

想要掌握多智能体系统控制的进阶技巧？这篇文章挺适合你。它了如何将自适应动态滑模（ADSM）和神经网络相结合，多智能体协作中的挑战。通过 MATLAB/Simulink 平台实现，具体讲了两个核心函数：sliding_surface()和neural_compensator()，分别用来调整滑模面和消除误差。文章还分享了一些实用技巧，比如如何避免tanh饱和和选择更新频率。最重要的是，实验表明，这个方法能有效降低系统的稳态误差，同时节省时间。如果你是从事自动化控制的研究人员或者技术人员，这篇文章会给你不少启发哦！