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。

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

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

通过对气象塔收集的风力数据进行细致的导入、预处理、统计分析和风能评估，可以科学地评估一个地区的风能开发潜力，为风能项目的规划和决策提供有力的数据支持。这个过程不仅需要扎实的统计学和数据分析技能，还要求对风能技术及其经济模型有深刻的理解。📚2 运行结果部分代码：figurefigurebox onend🎉3参考文献文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随

本文档整合了23项核心地震动参数的定义、计算方法和工程应用，覆盖时域、频域及非线性分析。实际应用中需根据结构特性（如周期、延性）和地震动特征（如持时、能量分布）选择合适的参数组合。例如，短周期建筑关注PGA和加速度谱，桥梁需结合PGV和延性谱，而长周期隔震结构则依赖PGD和位移谱。📚2 运行结果部分代码：% Switchsw='arias';

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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。

凸优化与稀疏促进的凸正则化是估计噪声中稀疏信号的标准方法。为了比凸正则化更强烈地促进稀疏性，通常也会采用非凸优化。在本文中，我们采取第三种方法。我们利用选择非凸正则化项，使得总成本函数（包括数据一致性和正则化项）是凸的。因此，稀疏性比标准的凸公式更受到促进，但不会牺牲凸优化的吸引力（唯一最小值，鲁棒算法等）。我们利用这个想法来改进最近开发的“重叠组收缩”（OGS）算法，用于去噪组稀疏信号。该算法应

语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）作为人机交互的关键技术，通过分析语音信号的声学特征实现情感状态分类。K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法因其原理简单、非参数化特性，在语音情感识别中展现出独特优势。本文系统梳理了KNN算法在语音情感识别中的应用原理、特征提取方法、性能优化策略及挑战，结合Emo-DB、RAVDESS等公开数据集的