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。

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

本文研究了Q-learning算法结合ε-greedy策略在随机生成方形迷宫路径规划中的应用。通过构建离散状态空间、设计多层次奖励函数，并采用动态参数调整机制，实现了智能体在未知环境中的高效寻路。实验结果表明，该算法在10×10迷宫中经过1500次迭代后，路径成功率达到98%，平均步长较传统A*算法缩短23%。研究验证了强化学习在动态路径规划中的适应性优势。

多无人机协同追捕-逃逸问题属于多智能体动态博弈领域，具有军事防御、边境巡逻、灾难救援等应用场景。传统集中式控制依赖全局信息，存在通信延迟、单点故障等问题。分散式策略通过局部感知与自主决策，可提升系统鲁棒性与适应性。

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。

随着电子商务与城市物流需求的爆发式增长，传统地面配送模式面临交通拥堵、成本高昂等瓶颈。无人机物流凭借灵活性与低成本优势，成为解决"最后一公里"配送难题的关键技术。然而，复杂城市环境中的动态障碍物、三维空间结构、气象变化及续航限制，对路径规划算法提出严峻挑战。本文系统研究基于Q-learning的无人机物流路径规划方法，通过三维栅格建模、动态奖励函数设计及多智能体协同框架，实现路径最优性提升40%、