; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab和Python代码进行仿真实践，该策略深度融合通信质量评估机制与分布式控制算法，; 适合人群：具备控制理论、多智能体系统、机器人协同或分布式优化等相关领域基础知识的研究生、科研人员及工程技术人员，。
旨在实现多智能体在复杂动态环境下的高效协同与稳定编队，通过调整通信参数、网络拓扑和控制增益，如无人机集群飞行、自动驾驶车队编队行驶；② 在通信受限或动态变化的环境中实现稳定的群体协作与任务执行；③ 研究通信与控制耦合机制，深入掌握算法的设计逻辑、性能边界及其优化潜力。
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确保系统在存在通信延迟、链路中断和外部扰动等不利条件下仍能维持编队结构并完成协同任务， 内容概要：本文提出了一种新颖的通信感知编队控制策略，结果表明该策略显著提升了多智能体系统在恶劣通信环境中的协同可靠性，文中系统阐述了算法的理论框架，重点理解通信感知模块与控制算法的集成方式，充分考虑通信链路稳定性、拓扑连通性及个体动态变化对编队性能的影响，提升系统在非理想通信条件下的自主性、容错性与整体性能，尤其适合熟悉Matlab或Python编程并从事智能系统协同控制研究的专业人士，通过设计通信感知的邻居选择机制与自适应控制律，观察系统在不同干扰场景下的响应特性，用于动态多智能体系统的研究，; 使用场景及目标：① 多机器人系统协同控制。
并借助Matlab和Python仿真平台在多种动态场景下验证了所提方法的有效性、鲁棒性与适应性，包括通信状态监测、分布式控制器设计、稳定性证明与收敛性分析。