2020 年 9 月 22 号中国公布了碳中和目标，可见的未来配电网中将会接入大量分布式电源和储能系统(energy storage system，ESS)，直流配电网能为 DG 和 ESS 提供直流并网接口，考虑到当前广泛存在的交流配电网，基于电力电子技术的交直流配电网将是未来发展的一个重要方向[1-2]，其关键技术之一便是合理的优化调度策略[3]。针对优化调度中的不确定因素，当前主要常用随机优

文献来源：摘要本研究从控制角度探讨了重力补偿的主题。重力可以通过补偿机械系统或控制法则（如比例-微分（PD）加重力、滑模控制或计算力矩法）来平衡。在连续和离散时间域中，重力补偿项在线性和非线性最优控制中均缺失。控制系统的平衡点通常为零，这导致在所需条件未设置在原点或在其他情况下（其中控制系统的平衡点处重力向量不为零）无法进行调节。在这些情况下，系统需要稳态输入信号来补偿重力。本文介绍了基于非线性最

飞机电力系统 (EPS) 是安全关键系统，可为起落架或飞行控制执行器等重要负载提供电力。随着一些液压、气动和机械部件被电气部件取代，现代飞机 EPS 变得越来越复杂，因为硬件子系统数量更多以及它们与嵌入式控制软件的交互 [1]。电力系统的电气化允许实施智能控制技术，通过对电力资源的优化管理来实现更高的性能和整体效率。然而，今天的 EPS 设计主要遵循顺序衍生设计过程，其估计早期设计决策对最终实施的

飞机电力系统 (EPS) 是安全关键系统，可为起落架或飞行控制执行器等重要负载提供电力。随着一些液压、气动和机械部件被电气部件取代，现代飞机 EPS 变得越来越复杂，因为硬件子系统数量更多以及它们与嵌入式控制软件的交互 [1]。电力系统的电气化允许实施智能控制技术，通过对电力资源的优化管理来实现更高的性能和整体效率。然而，今天的 EPS 设计主要遵循顺序衍生设计过程，其估计早期设计决策对最终实施的

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总结GA更适合静态环境下的全局路径探索，PSO在动态环境中表现更优，而混合算法通过优势互补，在复杂任务中综合性能最佳。混合算法的核心挑战在于平衡计算效率与优化精度，需根据任务需求选择分层、嵌入式或并行策略。未来方向多算法融合：结合蚁群算法、深度学习等进一步提升适应性。硬件加速：利用FPGA或GPU实现混合算法的并行计算。动态参数调整：设计自适应惯性权重和变异概率。通过上述分析可见，混合遗传-粒子群

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。

不同传感器的成像机制可能大不相同，获取的图像对同一物体有不同的表现，导致图像对之间存在巨大的辐射差异。目前，如果图像的地理几何信息不可用，没有图像匹配方法可以同时应用于光学-光学匹配、红外-光学匹配、合成孔径雷达（SAR）-光学匹配、深度-光学匹配、地图-光学匹配和昼夜匹配。我们使用了六种不同类型的多模态图像数据集来评估RIFT，包括光学-光学、红外-光学、合成孔径雷达（SAR）-光学、深度-光学

本文聚焦于非平稳重复过程的参数辨识与跟踪问题，提出一种基于具备动态优化能力（DOP）的粒子群算法的解决方案。该算法能够实时跟踪非平稳重复过程的参数变化，当控制器增益被定义为待跟踪参数的已知函数时，可在运行过程中重新整定这些增益。通过设置标志位，可快速切换不同系统配置与粒子群更新规则。本方案受“即插式直接粒子群重复控制器”启发，适用于重复过程参数辨识、迭代学习估计、动态优化问题以及基于种群的进化优化

本文提出一种结合A星算法、遗传算法（GA）与动态窗口法（DWA）的混合路径规划框架，旨在解决移动机器人在动态复杂环境中的全局路径优化与实时避障问题。通过A星算法生成初始全局路径，遗传算法对路径进行全局优化以提升平滑性与安全性，DWA算法在局部范围内实现动态避障与速度调整。实验结果表明，该混合算法在路径长度、避障成功率及实时性方面显著优于单一算法，尤其在动态障碍物场景中表现出强鲁棒性。