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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
随着多智能体系统(MAS)在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的广泛应用,如何实现高效、安全、协同的点对点轨迹生成成为核心挑战。分布式模型预测控制(DMPC)通过将集中式优化问题分解为局部子问题,结合预测模型与分布式通信机制,为大规模多智能体系统的轨迹规划提供了有效解决方案。本文系统梳理了DMPC在多智能体点对点过渡中的关键技术,包括模型构建、约束处理、协调机制及优化算法,分析了其可扩
本文聚焦于带阻尼的PID控制器在多智能体系统中单个智能体控制的应用研究。通过引入微分项(D项)的阻尼作用,结合比例(P项)和积分(I项)环节,构建适用于多智能体动态环境的PID控制框架。研究结果表明,带阻尼的PID控制器能有效提升单个智能体的轨迹跟踪精度、抗干扰能力和系统稳定性,尤其在存在通信延迟或模型不确定性的场景下表现突出。
无人机物流作为解决"最后一公里"配送难题的关键技术,其路径规划需应对复杂城市环境中的动态障碍物、气象变化、续航限制等挑战。基于Q-learning的强化学习算法通过无模型学习机制,在无需预先构建环境模型的情况下,可自适应动态调整路径策略。本文系统梳理了Q-learning在无人机物流路径规划中的技术实现路径,结合三维栅格建模、多目标奖励函数设计、动态探索策略等关键技术,验证了其在路径最优性、收敛速
DMPC方法通过将每个车辆的控制问题分解为局部优化问题,并利用滚动优化策略进行求解,实现车辆的协同控制。建立车辆动力学模型:考虑异构车辆的动力学差异,采用包含车辆质量、空气阻力系数、滚动阻力系数等参数的非线性车辆动力学模型。设计DMPC控制器:每个车辆作为一个独立的智能体,利用预测状态信息建立自身的优化问题。优化问题的约束包括车辆的动力学约束、控制输入约束和安全距离约束。信息传递机制:每个车辆将自
DMPC方法通过将每个车辆的控制问题分解为局部优化问题,并利用滚动优化策略进行求解,实现车辆的协同控制。建立车辆动力学模型:考虑异构车辆的动力学差异,采用包含车辆质量、空气阻力系数、滚动阻力系数等参数的非线性车辆动力学模型。设计DMPC控制器:每个车辆作为一个独立的智能体,利用预测状态信息建立自身的优化问题。优化问题的约束包括车辆的动力学约束、控制输入约束和安全距离约束。信息传递机制:每个车辆将自
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本研究针对城市高密度建筑群、商业区多层停车场等复杂楼市环境,提出一种基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的无人机三维路径规划方法。该方法综合考虑汽车动态风险、撞击面积、大气密度变化等约束条件,通过多目标优化平衡安全性、经济性与稳定性。实验表明,该算法在复杂场景下可生成帕累托最优解集,路径规划成功率提升32.7%,能耗降低19.4%,满足实际工程需求。
针对永磁同步电机(PMSM)在全速域范围内实现无速度传感器运行的需求,本文提出一种基于高频信号注入法与滑模观测器(SMO)的复合控制策略。
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。