在实现有效自主避障的同时，能够规划出一条起始点到各个目标点的零碰撞的最优路径实现目标配送，是学者们研究的热点。秃鹰搜索算法[5]（Bald Eagle Search，BES）是2020年Alsattar提出的一种新型元启发式群体智能算法，模拟了秃鹰捕猎的过程，具有收敛速度较快，适应性强，模型易修改等特点，可以优化AGV路径规划及自主避障。例如，Deb 等学者提出的 NSGA-II 算法在多 AGV

三相并网逆变器在现代电力系统中具有举足轻重的地位，特别是在可再生能源发电领域，如太阳能光伏、风力发电等。其核心功能是将直流电转换为与电网同频率、同相位且符合电能质量要求的三相交流电，并实现高效、稳定的并网。电能质量要求严格：为保障电网的稳定运行以及各类用电设备的正常工作，并网电流需具备低谐波畸变率、高功率因数等优良特性。这就要求逆变器能够精准控制输出电流的幅值、相位和频率，确保与电网完美匹配。应对

随着光伏发电在全球能源结构中占比的不断增加，准确的光伏功率预测对于电力系统的稳定运行、电力市场的交易决策以及光伏电站的优化调度至关重要。气象因素的复杂性：太阳辐射、温度、湿度、云层等气象条件显著影响光伏功率。例如，云层的快速变化会导致太阳辐射强度瞬间改变，进而使光伏功率大幅波动。而且，不同地区的气象条件差异大，同一地区的气象也随季节、昼夜等因素动态变化，难以精确建模。光伏系统的非线性：光伏电池的物

在现代电力电子技术领域，三相PWM整流器作为交流与直流电能转换的核心装置，广泛应用于可再生能源并网、电动汽车充电、工业驱动等场景，其控制性能直接决定了电能转换的效率、功率因数及电能质量。

在边缘计算场景中，深度神经网络（DNN）因模型复杂度高、计算开销大的特性，直接在终端设备（如手机、物联网传感器）上运行时，常面临算力不足、能耗过高、延迟超标的问题。计算卸载作为核心解决方案，通过将 DNN 的部分层（如卷积层、全连接层）迁移至边缘节点（如基站、边缘服务器）执行，可平衡终端设备资源消耗与任务处理效率。当前 DNN 卸载策略研究中，传统优化方法（如整数规划、动态规划）虽能理论上求得最优

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

在众多工程和科学领域，如机器人运动控制、电力系统监测、生物医学信号处理等，准确估计系统的状态至关重要。对于非线性离散时间分数阶系统，其状态演化不仅涉及复杂的非线性关系，还具有分数阶导数的特性，这使得状态估计面临巨大挑战。传统的状态估计方法往往基于整数阶模型，难以准确描述此类系统的动态行为，因此需要专门针对非线性离散时间分数阶系统的估计方法。

汽油光谱数据包含丰富的化学组成信息，通过分析光谱可推断汽油的成分和性质。然而，原始光谱数据往往存在诸多问题。一方面，数据维度高，包含大量冗余和噪声信息，增加计算成本与模型复杂度，还可能导致过拟合。另一方面，测量过程中的仪器误差、环境因素干扰等，使数据存在噪声和偏差，影响分析准确性。因此，需要有效的预处理方法提升数据质量，以及强大的识别模型进行准确分析。

三相并网逆变器在现代电力系统中扮演着关键角色，尤其是在可再生能源发电领域，如太阳能光伏发电和风力发电系统中。它的主要功能是将直流电能转换为与电网同频、同相的三相交流电能，并实现高效、稳定的并网传输。准确的控制策略对于确保逆变器输出电能的质量、提高系统的可靠性以及实现最大功率点跟踪等目标至关重要。

在海洋监测、港口作业、水上救援等众多领域，无人船的应用愈发广泛。路径跟踪作为无人船自主航行的关键技术，确保无人船能够按照预设路径准确行驶，对于提高任务执行效率、保障航行安全至关重要。例如，在海洋监测中，无人船需要精确沿着规划路径采集数据，以获取全面且准确的海洋信息；在港口作业中，无人船要精准地在特定航道行驶，完成货物运输等任务。