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机器人路径规划是自主导航系统的核心环节，直接影响任务执行效率与安全性。本文聚焦四种新型生物启发式算法——小龙虾优化算法（COA）、螳螂搜索算法（MSA）、红尾鹰算法（RTH）及霸王龙优化算法（TROA），通过理论分析与仿真实验对比其在二维/三维复杂环境中的路径规划性能。实验表明，COA在动态障碍物规避中表现突出，MSA在三维多目标优化中效率领先，RTH在静态高维空间收敛速度最快，而TROA通过攻击
基于扩展卡尔曼滤波器的同时定位与地图构建（EKF-SLAM）是移动机器人自主导航的核心经典算法，凭借结构简洁、实时性强的优势被广泛应用于各类无人设备场景。但算法固有的状态估计不一致性问题，会导致机器人位姿与环境地图的估计误差随迭代累积、协方差矩阵失真，严重制约SLAM系统的长期运行精度与稳定性。现有研究多聚焦于算法迭代优化与误差修正，较少从系统本质的可观测性缺陷层面剖析不一致性的根源。
自主水下航行器（AUV）是海洋资源勘探、水下环境监测、海洋工程作业的核心智能装备，其运动控制精度与环境适配性直接决定水下作业的可靠性与稳定性。复杂海洋环境存在水流扰动、浮力波动、水体阻力非线性变化等不确定干扰，导致传统固定参数PID控制器难以适配动态工况，存在参数整定繁琐、抗干扰能力弱、轨迹跟踪误差大、动态响应滞后等问题。
在全球能源结构向清洁化、低碳化深度转型的背景下，光伏发电作为可再生能源的核心支柱，其并网规模正呈现爆发式增长，已成为推动能源转型、实现“双碳”目标的关键力量。然而，光伏系统并网过程中面临的电能质量问题，尤其是总谐波失真，已成为制约光伏能源高效、稳定接入电网的核心瓶颈，严重影响电网设备的安全运行与电力系统的供电可靠性。
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LSTM-KAN模型结合了LSTM和注意力机制的特点。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入记忆单元和门控机制（遗忘门、输入门、输出门），有效解决了传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失或梯度爆炸问题，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。而注意力机制则能够模拟人类在处理信息时的注意力分配过程，通过为不同时间步的输入数据分配不同的权重，突出重要信息对预测结果的影响。
布洛赫 - 托雷方程是描述磁共振成像中自旋磁化强度时空演化、分子扩散弛豫行为的核心偏微分方程组，传统有限差分、有限元等数值求解方法存在网格剖分成本高、多参数反演迭代耗时、小样本临床数据适配性差等固有缺陷。物理信息神经网络（PINNs）将布洛赫 - 托雷方程对应的物理约束嵌入深度学习损失函数，无需密集离散网格，仅依靠少量观测信号数据即可同时完成方程正问题求解与组织弛豫、扩散系数等生理参数反演。
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