本文聚焦于二维栅格地图路径规划问题，深入探讨深度Q学习（DQN）算法在该领域的应用及神经网络优化策略。通过构建基于DQN的路径规划模型，结合经验回放、目标网络等关键技术，有效解决了传统路径规划算法在复杂环境中的局限性。实验结果表明，优化后的DQN模型在路径规划效率、准确性和适应性方面均表现出显著优势，为智能机器人在复杂环境中的自主导航提供了理论支持与实践参考。

目前，国内有很多学者参与了峰谷分时电价引导电动汽车用户参与有序充电的研究，文献[6］提出根据电动汽车类型的不同采用相适应的充电负荷计算方法，对电动汽车充电负荷进行较为精准的预测；文献［９］以电网峰谷差为目标函数，利用电网电价时段的划分来平抑区域配电网负荷的波动，使得电网安全稳定的运行。分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响,建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型,在模拟出电动汽车无序充电负荷的基

飞机电力系统 (EPS) 是安全关键系统，可为起落架或飞行控制执行器等重要负载提供电力。随着一些液压、气动和机械部件被电气部件取代，现代飞机 EPS 变得越来越复杂，因为硬件子系统数量更多以及它们与嵌入式控制软件的交互 [1]。电力系统的电气化允许实施智能控制技术，通过对电力资源的优化管理来实现更高的性能和整体效率。然而，今天的 EPS 设计主要遵循顺序衍生设计过程，其估计早期设计决策对最终实施的

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本文提出一种结合A星算法、遗传算法（GA）与动态窗口法（DWA）的混合路径规划框架，旨在解决移动机器人在动态复杂环境中的全局路径优化与实时避障问题。通过A星算法生成初始全局路径，遗传算法对路径进行全局优化以提升平滑性与安全性，DWA算法在局部范围内实现动态避障与速度调整。实验结果表明，该混合算法在路径长度、避障成功率及实时性方面显著优于单一算法，尤其在动态障碍物场景中表现出强鲁棒性。

柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是传统作业车间调度问题的拓展，具有更高的复杂性和灵活性。NSGA-II作为一种有效的多目标优化算法，在解决FJSP方面展现出强大的能力。本文详细探讨了NSGA-II在FJSP中的应用，包括算法原理、染色体编码、交叉变异操作、实验设计与结果分析等，旨在为实际生产调度提供有效的解决方案。

本文聚焦于六自由度机械臂，旨在开发一种可绘图机器人。在运动学求解方面，正向运动学采用DH参数法，逆向运动学采用几何分析法并完成路径规划与平滑处理；动力学控制上，正向动力学通过带PI控制器的前馈控制实现，逆向动力学方程采用拉格朗日 - 欧拉法推导。同时，引入人工神经网络解决逆向动力学问题，克服其固有缺陷，提升机械臂性能。实验结果表明，该创新控制器架构在降低位置误差、提升神经网络估计关节角度准确性方面

视觉惯性数据融合在室内导航中的核心价值在于互补纠偏与环境适应性。通过紧耦合算法、多传感器冗余及深度学习优化，系统在复杂场景下的定位误差可控制在1%以内（如100米路径误差<1米）。随着MEMS传感器精度的提升（如下一代陀螺仪零偏不稳定性目标<5°/hr），以及边缘AI算力的发展，智能手机将成为室内外无缝导航的关键载体。📚2 运行结果部分代码：i=0;i=i+1;endfrq=30;🎉3参考文献

在自定义障碍物场景下，JPS算法能够根据障碍物的形状和位置，合理规划全局路径，DWA算法则能够在局部范围内实现精确避障。实验结果表明，混合控制算法能够有效处理自定义障碍物，规划出合理的路径，确保机器人安全导航。

基于Koopman算子合成的CBF进行碰撞避免研究是指利用学习的Koopman算子和控制边界函数（CBF）来实现无人机的碰撞避免。这种方法结合了动力学系统的模型和安全性约束，通过学习系统的动态特性和边界函数来设计出一个控制策略，使得无人机在避免碰撞的同时，能够实现其特定任务目标，比如着陆等。这项研究旨在提高无人机的飞行安全性和任务执行效率，为实际应用场景中无人机的自主飞行提供更多可靠的解决方案。碰