本文针对异常扩散过程（如亚扩散、超扩散）的非局部、长记忆特性，提出基于分数阶差分多智能体2D协作算法（FO-Diff-MAS2D）的分布式反馈控制框架。通过融合“Caputo时间差分+Riesz空间差分”离散格式与质心沃罗诺伊剖分（CVT）优化策略，实现二维分数扩散方程的高精度数值求解与执行器动态位置优化。仿真结果显示，该方法在工业散热、污染物扩散控制等场景中，较传统整数阶控制能耗降低37.2%，

国家学生体质健康标准》的颁布，有效地促进了大中小学生关注自身体质健康的发展，激励学生积极进行身体锻炼。通过在体育场地周边安装摄像头，可以对学生的体育动作进行实时捕捉，以便对学生的运动姿态进行分析。例如，在立定跳远教学中，通过记录并分析学生起跳瞬间的腿部发力动作、手臂摆动轨迹、身体腾空姿态以及落地姿势等一系列身体变化的细节数据，可以帮助教师全面了解每个学生动作的优点和不足，从而给出针对性的改进方案。

两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

LSTM-EMD-PCA方法结合了长短期记忆网络（LSTM）、经验模态分解（EMD）和主成分分析（PCA）三种技术。LSTM用于捕捉时间序列的长期依赖关系，EMD用于分解时间序列以提取不同频率成分，而PCA则用于降维和特征提取。通过将这三种技术结合，可以构建出高效的时间序列预测模型。

潮流计算作为能源网络分析的基础性应用,在各能源网络已形成成熟但不统一的计算模型与方法。为促进不同能源网络研究的学科融合,该文基于统一能路理论,针对天然气网络与供热网络,提出了相适应的潮流计算方法。在此基础上,补充了基值修正的迭代方法以提高潮流计算的精度,并应用了"边值–初值"等效的方法以在动态潮流计算中隐式地给定初始条件。基于统一能路的潮流计算方法不仅统一了不同能源网络的潮流计算,还统一了同一能源

本文主要研究基于粒子群优化算法（PSO）的设备布局设计。设备布局设计是制造系统中的关键环节，合理的布局能够降低物流成本、提高生产效率。粒子群优化算法作为一种智能优化算法，具有实现简单、高效性、适应性强等特点。本文首先介绍了设备布局设计的相关概念及其重要性，然后详细阐述了粒子群优化算法的原理和流程，接着构建了设备布局优化的数学模型，并通过粒子群优化算法进行求解。最后，通过实例验证了该方法的有效性，结

它们大致可分为四类：基于滤波的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法和基于优化的方法。在本文中，我们将提出一种新的基于交替方向乘子方法（ADMM）的优化模型，称为ADOM，用于去除遥感图像中的条纹噪声。在优化过程中，我们将提出一种基于权重的检测策略，以实现高效的条纹噪声成分捕捉，并提出一种基于ADMM的加速策略，以实现快速的条纹噪声去除。尽管现有的基于优化的方法主要集中于增强视觉质量，但我们将提

负荷预测是电力系统中一个重要的研究领域，尤其是在可再生能源和智能电网的背景下。基于门控循环单元（GRU）的负荷预测方法因其在时间序列数据处理中的优势而受到广泛关注。以下是基于GRU的负荷预测研究的几个关键点：1. **GRU简介**：- GRU是一种递归神经网络（RNN）的变体，具有门控机制，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。- 相比于传统的RNN，GRU在训练时更容易收敛，且计算效率更高