路径规划作为机器人导航、智能交通及游戏AI等领域的核心技术问题，其算法性能直接影响系统的效率与可靠性。本文以六边形网格结构为研究对象，系统对比了A算法、遗传算法、蚁群优化算法及元胞自动机算法在四组不同规模和复杂度场景下的路径规划性能。通过设计10×10、20×20、30×30及50×50网格的测试场景，从路径长度、计算时间、节点探索数量、成功率及路径质量等维度进行定量分析。实验结果表明，A算法在综

在能源和人工智能领域具有重要意义。LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门结构解决了传统RNN中的“长期依赖”问题，从而能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和时序特征，这对于风电功率预测尤为关键。

实验采用公开的多模态MRI影像数据集，如BRATS数据集，该数据集包含了多种模态的MRI影像（T1、T1c、T2、FLAIR）以及对应的脑肿瘤标注信息。将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以保证实验结果的客观性和可靠性。

D 题 矿井突水水流漫延模型与逃生方案 矿井水灾是矿山安全开采生产“五大灾害”之首，易造成重大人员伤亡和财产损失。由于矿井水文地质条件复杂，矿井水灾害事故难以避免。当水灾发生时，若能快速推演出突水水流的漫延过程，制订科学的救灾方案和逃生线路，就能降低涉险人员的危险性，减少经济损失。矿井巷道系统根据矿藏分布和矿脉走向布局，通常形成复杂的立体交叉三维网络结构。巷道断面存在多种类型（如矩形、拱形、梯形等

随着可再生能源的快速发展和能源需求的不断增长，园区能源管理面临着新的挑战与机遇。共享储能技术作为一种创新的能源管理方式，在园区多类型负荷需求响应经济运行中展现出巨大潜力。本文聚焦于含共享储能的园区，深入探讨其在多类型负荷需求响应下的经济运行模式。通过构建相关模型，分析共享储能对园区负荷调节、能源成本降低以及经济效益提升的作用机制，并结合实际案例验证其可行性与有效性，为园区能源的优化配置和可持续发展

结构灵活性：支持交流、直流或混合组网，通过公共耦合点实现功率交互，可脱离主电网独立运行。技术优势提高可再生能源渗透率，减少弃风弃光现象。通过能量互济提升供电可靠性，例如在配电网故障时提供恢复服务。控制架构集中式分层控制：依赖能量管理系统（EMS）进行全局调度，但对通信能力要求高。分布式多代理控制：通过智能体（Agent）自主决策，降低对中心节点的依赖。非对称纳什谈判理论为多微网电能共享提供了兼顾效

随着全球能源结构转型和智能电网技术发展，能源市场呈现高度动态化与不确定性特征。传统基于规则的交易策略难以适应复杂市场环境，而Q-learning算法凭借其无模型学习、动态适应性和鲁棒性优势，成为优化能源交易决策的重要工具。本文系统阐述Q-learning算法原理，构建面向能源市场的马尔可夫决策过程（MDP）模型，通过仿真实验验证其在电力交易、微电网运营等场景中的效益优化能力，并提出深度强化学习、多

受无人机在商业领域应用的影响，多无人机（MultiUAV）路径规划已引发广泛关注。然而，当前的研究往往未能全面考量这一复杂问题中固有的现实约束条件。本报告研究了在城市环境中执行导航任务的智能体的高效路径规划问题。每个智能体均承担配送任务，需先移动至起始点，再前往后续目标位置，同时要绕过障碍物并避免与其他智能体发生碰撞。

设想一个城市环境，许多智能体沿着类似网格的道路网络从某个起点移动到某个终点。这些车辆受到交通法规的约束，即它们的速度受到限速的限制，并且只能通过交叉路口。此外，每个交叉路口都有一个静态的传感器网络，记录车辆经过的时间以及当时的速度。我们面临的问题是，如何用一组无人机车辆追踪一个在城市中移动的流氓智能体（可以将其视为警察）。这些无人机可以与静态网络通信，并被视为网络中的移动节点。我们假设静态节点也能

本文提出一种结合非完整约束RRT算法与混合控制协议的分散式避碰控制框架，针对充满障碍物的复杂环境，解决非完整约束系统（如无人机、移动机器人）的实时避障与路径规划问题。通过引入独轮车模型简化非完整约束，利用RRT算法的随机探索能力生成可行路径，结合混合控制协议实现多智能体分散式协调，最终通过仿真验证算法在动态障碍物环境下的有效性与实时性。