多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）已成为人工智能、机器人、自动化等领域的研究热点之一。在MAS中，实现智能体之间的一致性是一个重要问题。为了研究这个问题，如今爆火的AI软件被广泛应用于代码编写。本文将介绍如何利用AI软件实现多智能体系统一致性仿真，并以MATLAB为例进行实例分析。读者可以根据实际需求进行智能体模型和通信协议的设计，以达到更好的效果。

文章目录

如何利用AI软件实现多智能体系统一致性仿真
- 背景
- 实现步骤
- 实例分析
- - 设计智能体模型
  - 设计通信协议
  - 进行仿真实验
  - 分析仿真结果
  - - 利用ChatGPT4
    - 利用NewBing
    - 利用ChatGPT-3.5-Turob
    - 利用PHIND
    - 利用YouChat
- 总结

如何利用AI软件实现多智能体系统一致性仿真

背景

多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）是指由多个智能体组成的系统，智能体之间可以进行通信、协作和竞争。MAS广泛应用于人工智能、机器人、自动化等领域。在MAS中，一致性是一个重要的问题，即如何使智能体之间的行为保持一致。为了解决这个问题，我们可以利用AI软件进行仿真。

实现步骤

确定仿真环境：选择适合你的仿真环境，比如MATLAB、Python、Java等。
设计智能体模型：根据实际需求，设计智能体的行为模型和决策模型。
设计通信协议：智能体之间需要进行通信才能实现一致性，设计合适的通信协议非常重要。
进行仿真实验：使用AI软件进行仿真实验，观察智能体之间的行为是否保持一致。
分析仿真结果：对仿真结果进行分析，找出智能体之间的不一致性原因，并进行改进。

实例分析

首先给出本次文章中用到的一篇中文文献

二阶时滞多智能体系统分组一致性分析

以我电脑上安装的MATLAB R2021b 为例，我们可以使用MATLAB进行多智能体系统的仿真。具体步骤如下：

设计智能体模型

因为AI软件可以读取LateX语言，所以这里我们将文章中的智能体模型直接转换成LateX语言；

设计通信协议

因为AI软件可以读取LateX语言，所以这里我们将文章中的通信协议直接转换成LateX语言；

$$//这里我将前两步直接结合了
\begin{aligned}&\dot{x}_i(t)=v_i(t)\\&\dot{v}_i(t)=-\sum_{j\in N_i}{a_{i,j}}\left[ \left( x_j(t-\tau )+x_i(t-\tau ) \right) +\left( v_j(t-\tau )+v_i(t-\tau ) \right) \right]\\
\end{aligned}，
$$

进行仿真实验

这里其实就是通过询问各种AI软件来获取代码的一个过程，这里给出一个模板问法，这是我问了几十次总结的一个问法，相对来说比较通用一点。大家可以根据具体需要进行修改。

请你给出一个在 MATLAB R2021b 可以直接运行的仿真实现这个系统
$$
\begin{aligned}&\dot{x}_i(t)=v_i(t)\\&\dot{v}_i(t)=-\sum_{j\in N_i}{a_{i,j}}\left[ \left( x_j(t-\tau )+x_i(t-\tau ) \right) +\left( v_j(t-\tau )+v_i(t-\tau ) \right) \right]\\
\end{aligned}，
$$，注意代码中用到的系统必须是我所定义的，并且不要省略任何参数。
假设有五个智能体，初始状态任意，系统的邻接矩阵为“
A = [0 0 1 1 1;0 0 0 1 1;1 0 0 0 0;1 1 0 0 0;1 1 0 0 0];
”，时间延迟取0.2（请注意它是小数，写代码时请提前考虑下标可能会有小数或者负数的情况）。并且提前考虑数组的维度不一致的情况。
请输出智能体位置和速度的图像，请注意，我要的是五个智能体的位置变化放同一个坐标系，速度变化放同一个坐标系。请你直接给出具体代码和具体注释。

分析仿真结果

对仿真结果进行分析

以下的AI软件是目前按个人体验由强到弱排序的，大家可以参考一下。

利用ChatGPT4

以下是ChatGPT4的回答

以下是一个基于MATLAB R2021b的仿真代码，实现了所给定的系统。请注意，由于MATLAB数组索引从1开始，我们需要对时间延迟进行适当处理。% 设置仿真参数
n_agents = 5; % 智能体数量
A = [0 0 1 1 1; 0 0 0 1 1; 1 0 0 0 0; 1 1 0 0 0; 1 1 0 0 0]; % 邻接矩阵
tau = 0.2; % 时间延迟
t_end = 10; % 仿真总时间
dt = 0.01; % 时间步长
t = 0:dt:t_end; % 时间向量
t_delay_steps = round(tau / dt); % 将时间延迟转换为时间步% 初始化状态变量
x = zeros(n_agents, length(t));
v = zeros(n_agents, length(t));% 设置初始条件
x(:, 1) = randn(n_agents, 1); % 位置初始值
v(:, 1) = randn(n_agents, 1); % 速度初始值% 进行仿真
for t_idx = 2:length(t)for i = 1:n_agents% 更新位置x(i, t_idx) = x(i, t_idx-1) + v(i, t_idx-1) * dt;% 更新速度if t_idx > t_delay_stepsdelay_idx = t_idx - t_delay_steps;sum_neighbors = 0;for j = 1:n_agentsif A(i, j) == 1sum_neighbors = sum_neighbors + (x(j, delay_idx) + x(i, delay_idx) + v(j, delay_idx) + v(i, delay_idx));endendv(i, t_idx) = v(i, t_idx-1) - dt * sum_neighbors;elsev(i, t_idx) = v(i, t_idx-1);endend
end% 绘制智能体位置和速度图像
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x);
xlabel('Time');
ylabel('Position');
title('Position of Agents');
legend('Agent 1', 'Agent 2', 'Agent 3', 'Agent 4', 'Agent 5');subplot(2, 1, 2);
plot(t, v);
xlabel('Time');
ylabel('Velocity');
title('Velocity of Agents');
legend('Agent 1', 'Agent 2', 'Agent 3', 'Agent 4', 'Agent 5');
这段代码首先定义了仿真参数，然后通过一个循环实现了系统的仿真。最后，它绘制了所有智能体的位置和速度变化图。

ChatGPT4的仿真图如下

利用NewBing

以下是NewBing的回答

你好，这是Bing。我可以尝试帮助你实现这个系统。我用的是中文，如果你想用其他语言，请告诉我。首先，你需要定义一个函数来计算系统的状态方程，例如：function dx = system(t,x,A,tau)
% t: 当前时间
% x: 当前状态向量，包含位置和速度
% A: 邻接矩阵
% tau: 时间延迟
n = size(A,1); % 智能体个数
dx = zeros(2*n,1); % 状态导数向量
for i = 1:n % 对每个智能体进行循环dx(i) = x(n+i); % 位置导数等于速度dx(n+i) = 0; % 速度导数初始化为0for j = 1:n % 对每个邻居进行循环if A(i,j) == 1 % 如果存在邻接关系% 使用插值法计算延迟后的状态xi_tau = interp1([t-tau t],[x(i) x(i)],t-tau,'linear','extrap');vi_tau = interp1([t-tau t],[x(n+i) x(n+i)],t-tau,'linear','extrap');xj_tau = interp1([t-tau t],[x(j) x(j)],t-tau,'linear','extrap');vj_tau = interp1([t-tau t],[x(n+j) x(n+j)],t-tau,'linear','extrap');% 根据状态方程计算速度导数dx(n+i) = dx(n+i) - A(i,j)*(xj_tau + xi_tau + vj_tau + vi_tau);endend
end
end
然后，你需要定义初始状态向量，例如：n = 5; % 智能体个数
x0 = rand(2*n,1); % 随机生成初始状态向量，包含位置和速度
接下来，你需要定义邻接矩阵和时间延迟，例如：A = [0 0 1 1 1;0 0 0 1 1;1 0 0 0 0;1 1 0 0 0;1 1 0 0 0]; % 邻接矩阵
tau = 0.2; % 时间延迟
最后，你需要使用ode45函数来求解系统的数值解，并绘制智能体位置和速度的图像，例如：[t,x] = ode45(@(t,x) system(t,x,A,tau),[0,10],x0); % 求解系统的数值解，假设求解时间区间为[0,10]
figure(1) % 创建第一个图形窗口
plot(t,x(:,1:n)) % 绘制智能体位置随时间的变化曲线，每条曲线对应一个智能体的位置
xlabel('时间') % 设置横坐标标签为时间
ylabel('位置') % 设置纵坐标标签为位置
legend('智能体1','智能体2','智能体3','智能体4','智能体5') % 设置图例为智能体编号figure(2) % 创建第二个图形窗口
plot(t,x(:,n+1:2*n)) % 绘制智能体速度随时间的变化曲线，每条曲线对应一个智能体的速度
xlabel('时间') % 设置横坐标标签为时间
ylabel('速度') % 设置纵坐标标签为速度
legend('智能体1','智能体2','智能体3','智能体4','智能体5') % 设置图例为智能体编号这样就完成

NewBing的仿真图如下

利用ChatGPT-3.5-Turob

由于AI写的代码没有经过调试，而且多智能体系统存在时滞，导致数组的角标可能出现小数或者负数，矩阵的维数也可能不匹配。因此，这种场景下的代码很可能无法正常运行，需要进一步修改和调试。

利用PHIND

由于AI写的代码没有经过调试，而且多智能体系统存在时滞，导致数组的角标可能出现小数或者负数，矩阵的维数也可能不匹配。因此，这种场景下的代码很可能无法正常运行，需要进一步修改和调试。

利用YouChat

由于AI写的代码没有经过调试，而且多智能体系统存在时滞，导致数组的角标可能出现小数或者负数，矩阵的维数也可能不匹配。因此，这种场景下的代码很可能无法正常运行，需要进一步修改和调试。另外，该场景的回答有字数限制，回复继续也没用，所以目前写代码不太推荐这个。

总结

利用AI软件进行多智能体系统一致性仿真可以帮助我们更好地理解MAS的工作原理，找出不一致性的原因，并进行改进。在实际应用中，我们还可以根据具体场景进行智能体模型和通信协议的设计，以达到更好的效果。

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