排队行驶已被用作一种使车辆能耗最小化的方法。在这封信中，我们提出了一种约束驱动的最优控制框架，该框架为在开放交通系统中运行的互联和自动驾驶车辆产生了涌现的排队行为。我们的方法将约束驱动最优控制的最新见解与高速公路环境中车辆之间的物理空气动力学相互作用相结合。结果是一组描述何时排队是适当策略的方程，以及产生紧急排队行为的描述性最优控制律。最后，我们在模拟中展示了这些属性。多智能体系统因其自然的并行性

排队行驶已被用作一种使车辆能耗最小化的方法。在这封信中，我们提出了一种约束驱动的最优控制框架，该框架为在开放交通系统中运行的互联和自动驾驶车辆产生了涌现的排队行为。我们的方法将约束驱动最优控制的最新见解与高速公路环境中车辆之间的物理空气动力学相互作用相结合。结果是一组描述何时排队是适当策略的方程，以及产生紧急排队行为的描述性最优控制律。最后，我们在模拟中展示了这些属性。多智能体系统因其自然的并行性

灵敏度分析是研究与分析一个系统（或模型）的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。因此，灵敏度分析几乎在所有的运筹学方法以及在对各种方案进行评价时都是很重要的。4 Matlab代码实现。

这个过程涉及到对无人机的力学、动力学和控制理论的综合应用，旨在实现无人机在各种环境下的稳定、精确的控制。无人机动态系统建模与控制器设计是无人机技术发展中的重要环节，能够实现无人机在各种复杂环境下的稳定、精确的控制，推动无人机在军事、民用、科研等领域的广泛应用。[2]冯小刚，沈立华，李喜龙，等.无人机巡检技术在某地浸铀矿山的研究与应用[J/OL].铀矿冶：1-8[2024-04-07].https：

风光储互补微电网是一种集成。

电力系统由能源管理系统（EMS）或监督控制和数据采集（SCADA）系统持续监测和控制，这些系统需要状态估计器的输入来维持电力系统的运行状态。因此，状态估计使用来自仪表测量的数据，计算这些测量的最佳估计值，然后将结果用于控制网格。因此，电力系统运行和规划中的状态估计是监测和控制系统通过电表测量和电力系统拓扑估计电力系统最佳状态的重要和必不可少的工具。对于简化的直流模型，方程是线性的，不需要迭代。了解

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然而，由于海洋环境的复杂性和不确定性，AUV的自主控制面临挑战。因此，本文提出了一种基于QLearning自适应强化学习的PID控制器，旨在提高AUV在不确定环境下的控制性能。具体来说，通过QLearning算法优化PID控制器的参数，使其能够适应不同的环境条件并实现更好的控制性能。结果表明，基于QLearning的自适应PID控制器在不同的海洋环境下都能够实现更好的控制性能，表现出更高的稳定性和

分布式港口-哈密顿系统（Distributed-Parameter Port-Hamiltonian Systems, DPHS）是一种基于能量守恒和几何结构的建模框架，适用于描述具有空间分布特性的物理系统（如振动弦、传输线、电磁场等）。斯托克斯-迪拉克结构（Stokes-Dirac Structure）：定义了系统内部能量流的分布与守恒关系，通过边界端口（Boundary Ports）实现能量输

交替方向乘子法非常适用于大规模分布式计算系统[19-20] ，由于不需要将微电网信息进行集中计算，而是各微电网自行求解目标函数后，根据多微电网系统层面的约束条件进行乘子的更新与迭代，其在满足各微电网运行成本最小的同时也实现了整个系统的能量平衡；此外，在各微电网能量管理系统进行计算的方式也能充分保护微电网的隐私。型，在满足系统负载需求和外部约束下，使用数学 方法或人工智能算法来求解得出最合理的调度方