摘要： 多重旅行商问题（Multiple Traveling Salesman Problem，MTSP）作为旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）的拓展，在物流配送、车辆路径规划、应急资源调度等领域具有广泛的应用价值。然而，随着问题规模的增大，传统的求解方法面临计算复杂度指数级增长的挑战。针对大规模MTSP，本文提出一种基于混合离散卷尾猴优化算法（Hybrid

在当今数字化和智能化的时代，语音信号情绪检测具有重要意义。它广泛应用于多个领域，如客户服务中心，通过检测客户语音中的情绪，客服人员可以更有针对性地提供服务，提高客户满意度；在心理健康领域，能够辅助医生及时发现患者情绪状态的变化，为诊断和治疗提供依据；在人机交互系统中，使机器能够理解人类情绪，提供更加个性化、自然的交互体验，增强用户与机器之间的沟通效果。

负荷预测在电力系统运行、能源管理等诸多领域起着关键作用。准确的负荷预测有助于合理安排发电计划、优化电网调度，进而提升能源利用效率并降低成本。回声神经网络（ESN）作为一种新型的递归神经网络，在处理时间序列数据方面展现出独特优势。然而，其性能受初始权重、储备池参数等因素影响。金枪鱼优化算法（TSO）模拟金枪鱼的捕食、游动等行为，具有强大的全局搜索能力。本文探讨如何利用 TSO 优化 ESN，实现高精

在全球能源转型的浪潮中，光伏发电作为重要的可再生能源利用方式，其功率的准确预测对于电力系统的稳定运行、能源调度管理至关重要。由于光伏功率受多种因素影响，呈现复杂的非线性特征，传统预测方法难以满足精准预测需求。基于卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的模型，融合了两者优势，为多变量输入的超前多步光伏功率预测提供了有效解决方案。

路径规划在诸多领域如机器人导航、游戏开发、交通网络分析等中都扮演着关键角色。广度优先搜索（Breadth - First Search，BFS）算法作为一种经典的图搜索算法，常被用于解决路径规划问题。它以其简单易懂的原理和能够找到最短路径的特性，为路径规划提供了有效的解决方案。

在智能工业调度、新能源功率预测、环境多因子评估等复杂场景中，不仅需要实现多输入特征下多个输出指标的精准回归预测，还需在预测基础上解决多目标优化问题（如成本最低、效率最高、能耗最低等）。例如，在光伏电站运行优化中，需基于光照、温度等多输入特征预测光伏功率、设备损耗等多输出指标，同时优化发电效率与运维成本；在化工生产过程中，需通过原料配比、反应温度等多输入预测产品纯度、生产能耗等指标，并实现产量最大化

图像重建在众多领域如医学成像、遥感、计算机视觉等都有着关键应用。其核心目标是从部分或受损的图像数据中恢复出完整、高质量的原始图像。傅里叶变换和小波变换作为两种强大的数学工具，为图像重建提供了重要的理论基础和方法。傅里叶变换通过将图像从空间域转换到频率域，揭示图像的频率组成；小波变换则能在不同尺度下分析图像，有效捕捉图像的局部特征。本文将深入探讨基于这两种变换的图像重建技术。

在计算机视觉领域，图像分割是关键技术之一，其目标是将图像划分为具有相似特征的子区域，为后续的图像分析、目标识别和场景理解提供基础。多阈值分割作为图像分割的重要方法，通过设定多个灰度阈值将图像分割为多个区域，能够同时提取多个目标区域，在医学影像诊断、遥感图像处理、工业质检等实际应用中具有重要价值。传统多阈值分割方法，如Otsu算法，在处理复杂图像时存在局限性，例如对噪声敏感、阈值数量依赖人工设定等。

在机器人技术不断发展的当下，6 自由度连续介质机器人凭借其独特的结构和运动特性，在诸多领域展现出巨大的应用潜力，如医疗手术、工业检测、空间探索等。灵巧度作为衡量机器人操作能力的关键指标，对于评估机器人在复杂任务中的表现至关重要。本文将对三台 6 自由度连续介质机器人的灵巧度展开深入分析，为其优化设计与实际应用提供理论支持。连续介质机器人模仿生物的连续体结构，摒弃了传统机器人的离散关节，具有高度的灵

自主水下航行器（UUV）在海洋探索、资源勘查、水下监测等领域发挥着关键作用。精确的姿态和速度控制对于 UUV 完成复杂任务至关重要。基于水动力模型对螺旋桨驱动的 UUV 进行模拟研究，能够深入了解其动力学特性，而结合 PID（比例 - 积分 - 微分）和 LQR（线性二次型调节器）控制算法可实现高效的姿态速度控制。