摘要：随着工业自动化和智能化程度的不断提高，设备运行状态的监测和故障诊断变得愈加重要。长短记忆网络（LSTM）作为一种能够处理时序数据的深度学习模型，在故障诊断领域展现出强大的潜力。然而，LSTM模型的性能很大程度上依赖于其超参数的优化，而传统的优化方法往往存在效率低、易陷入局部最优等问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于斑马优化算法（ZOA）优化LSTM模型的故障诊断方法。ZOA是一种新型的

摘要: 青霉素和CHO细胞培养是生物制药工业的核心工艺，其生产过程复杂，易受多种因素干扰，导致产品质量和产量波动较大。传统的控制策略难以有效应对这种多变量、非线性、时变的系统特性。本文探讨了基于端点模型预测控制(MPC)策略优化青霉素和CHO细胞培养过程，并通过优化饲料策略来降低生产过程变异性的可行性。

摘要: 安全关键的多智能体系统(MAS)在诸多领域得到广泛应用，例如自动驾驶、无人机编队和机器人协作等。然而，由于环境的不确定性以及智能体自身模型的误差，保证这类系统的安全性和稳定性成为一个极具挑战性的课题。本文着重研究在不确定环境下，针对安全关键型多智能体系统连续控制问题的二次规划(Quadratic Programming, QP)方法。我们将探讨如何利用QP框架有效地处理系统的不确定性，并设

摘要: 安全关键的多智能体系统(MAS)在诸多领域得到广泛应用，例如自动驾驶、无人机编队和机器人协作等。然而，由于环境的不确定性以及智能体自身模型的误差，保证这类系统的安全性和稳定性成为一个极具挑战性的课题。本文着重研究在不确定环境下，针对安全关键型多智能体系统连续控制问题的二次规划(Quadratic Programming, QP)方法。我们将探讨如何利用QP框架有效地处理系统的不确定性，并设

针对海陆空多栖复杂环境下无人机路径规划难题，提出基于粒子群优化 (PSO) 算法的三维路径规划方法。通过构建多栖环境模型，设计适应海陆空不同环境特征的路径规划目标函数，将飞行时间、能耗、安全性等多因素纳入考量。引入改进 PSO 算法，通过自适应惯性权重和变异操作提升算法寻优能力。实验结果表明，该方法能有效处理多栖环境下的路径规划问题，生成的路径满足不同环境约束条件，且在规划效率和路径质量上优于传统

为了提高能源利用效率与实现能源清洁供应,区域综合能源系统已成为支撑能源转型的重要技术.研究掌握区域综合能源多能耦合机理,对未来实现系统的有序规划,运行具有重要研究意义.文中提出了一种区域综合能源系统中具有分布式能源的最优能流模型和方法.提出了基于能源集线器模型并充分考虑能耗(太阳能,燃料油,生物质能)的电力系统,天然气系统,热力系统的优化策略.采用基于内点法对区域综合能源系统优化模型进行求解.通过

在大数据与人工智能深度融合的时代，预测技术在金融市场分析、能源负荷调度、气象灾害预警等领域发挥着至关重要的作用。长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的改进模型，凭借对时序数据的强大处理能力，成为时序预测任务的主流工具。然而，LSTM 模型的性能高度依赖于超参数的选择，传统手动调参或网格搜索等方法往往难以找到最优参数组合，限制了模型的预测精度。而麻雀搜索算法（SSA）作为一种新型群智

车联网（Internet of Vehicles，IoV）凭借动态的网络拓扑、独特的车辆移动模式、波动的节点密度与速度，成为快速崛起的技术范式。然而，为这类网络设计高效的路由算法仍是一项严峻挑战。在车载自组织网络（VANETs）中，路侧单元（RSUs）作为部署于道路及路口的边缘计算设备，为路由提供支持。受生物启发的优化算法适应性强、参数并行度高，非常适合应用于该领域，同时车辆聚类也有助于降低网络管

Reward=+1;endr=0.1;robot=[x;y];endend。

一、方法原理（一）LSTM（长短期记忆网络）LSTM 是 RNN（循环神经网络）的一种特殊变体，通过引入门控机制解决了传统 RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题，使其能够更好地处理长序列数据中的长期依赖关系。LSTM 单元包含遗忘门、输入门和输出门，遗忘门决定上一时刻的哪些信息将被保留或遗忘；输入门控制当前输入的信息；输出门则决定当前单元状态的哪些部分将作为输出。这种结构使得 LSTM 能够选择性