无人机集群是由多架无人机组成的分布式或混合式协同系统，通过网络技术实现信息交互与任务协调，具备去中心化、鲁棒性和自组织特性。

随着无人机技术的快速发展，多无人机协同作业在军事侦察、物流配送、灾害救援等领域展现出巨大潜力。然而，动态环境下的复杂障碍物分布、通信延迟及无人机动力学约束，对协同路径规划与防撞技术提出了严峻挑战。本文聚焦动态环境下的多无人机系统，提出一种基于分布式模型预测控制（DMPC）的协同路径规划框架，结合改进蚁群算法与动态威胁处理机制，实现实时避障与路径优化。通过仿真实验验证，该方法在动态障碍物规避、多机冲

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为对比不同控制算法在车辆横向轨迹跟踪中的性能表现，本文搭建了 Carsim 2019 与 Matlab/Simulink R2022b 联合仿真平台，基于车辆二自由度动力学模型，分别实现模型预测控制（MPC）、PID 控制、预瞄控制（PP）和 Stanley 控制四种算法的横向轨迹跟踪仿真。以同一参考轨迹为基准，从横向误差、航向误差两个核心指标及仿真动画可视化角度，对比分析各算法的跟踪精度与稳定性

深度学习技术在分类预测任务中展现出卓越的性能，但其“黑箱”特性导致模型决策过程难以解释，限制了其在高风险领域的应用。针对这一问题，本文提出一种基于梦境优化算法（DOA）优化卷积神经网络-门控循环单元（CNN-GRU）的分类预测模型，并结合SHAP（SHapley Additive exPlanations）可解释性方法与特征依赖图，构建一套完整的深度学习可解释性分析框架。首先，利用DOA算法自动寻

时序预测是数据挖掘领域的核心任务之一，旨在通过分析历史时序数据的规律，实现对未来数据趋势的精准推断，广泛应用于气象预报、电力负荷预测、金融走势分析、环境监测等多个领域。随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的时序预测模型不断迭代，其中卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）、Transformer及其混合模型（CNN-BiLSTM、Transformer-BiLSTM）凭借各自

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本文复现了IEEE顶刊中关于水下机器人（AUV）路径规划与模型预测控制（MPC）路径跟踪控制的研究成果。通过构建包含路径规划与MPC跟踪控制两个核心模块的优化框架，结合AUV水动力学模型，在2D空间内实现了高精度路径跟踪。研究验证了该框架在复杂海洋环境下的鲁棒性与适应性，为AUV自主导航与任务执行提供了理论支撑。

区间多目标优化问题广泛存在于工程设计、资源分配、能源调度等实际场景中，其目标函数或约束条件常因测量误差、模型简化等因素呈现区间不确定性，传统多目标优化算法难以有效兼顾解的收敛性、多样性与不确定性处理能力。IP-MOEA（Interval Pareto-based Multi-Objective Evolutionary Algorithm）作为面向区间多目标优化问题的专用进化算法，通过融合区间分析

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