最短时间的区域覆盖和遥感是一种在遥感领域中应用的技术，旨在有效地利用遥感数据，以最短的时间内覆盖特定区域。总的来说，最短时间的区域覆盖和遥感是一种利用遥感技术和优化算法，以最短时间内获取特定区域遥感数据的方法。[2]武锦龙,吴虹麒,李浩,等.基于改进DeepLabV3+的荞麦苗期无人机遥感图像分割研究[J/OL].农业机械学报:1-12[2024-03-29].http://kns.cnki.ne

PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化）无人机路径规划在3D城市环境中的应用，是一种利用粒子群优化算法进行无人机路径规划的方法。该方法结合了PSO算法的搜索和优化能力，以及无人机在三维城市环境中的路径规划需求，旨在找到一条从起点到终点的最优或满意路径，同时避开城市中的建筑物、地形障碍等，并考虑飞行时间、能源消耗等因素。

STOMP（Stochastic Trajectory Optimization for Motion Planning）是一种基于随机轨迹优化的运动规划算法，通过生成带噪声的候选轨迹并迭代优化成本函数，能够在复杂环境中高效生成平滑且避障的路径。该算法结合了随机采样与梯度优化技术，特别适用于高维配置空间和动态环境下的路径规划任务。本文详细阐述了STOMP的核心原理、关键步骤、成本函数设计、优化策略

对改进混合粒子群算法的收敛性进行了证明。针对未知环境中的航迹规划问题，提出了滚动RRT算法，每次只生成探测范围内的局部航迹，无人机在按照该局部航迹飞行的同时进行下一阶段的航迹滚动优化。分析算法规划原理,探讨其改进策略,在改进人工势场法的基础上,提出APF-RRT算法,融合APF与RRT算法特性,使用RRT的随机采样解决APF的局部极小值问题,将APF的目标引力思想引入RRT的搜索树扩展阶段,为RR

Otsu方法是一种常用的图像分割技术，旨在将图像分成具有统计学意义的不同区域。该方法基于图像的灰度直方图，通过寻找一个阈值来将图像分成两个类别，使得类别内的方差最小化或方差之和最大化。[[1]王非凡,陈希爱,任卫红等.基于图像自适应增强的低照度目标检测算法[J/OL].计算机工程:1-13[2024-03-11].https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.

本文研究了一种基于多动作深度强化学习（Multi-Action Deep Reinforcement Learning, MA-DRL）的柔性车间调度问题（Flexible Job-Shop Scheduling Problem, FJSP）。传统的调度算法往往难以在实时事件发生后快速响应，并且忽略了历史数据的价值。为了克服这些缺陷，本文提出了一种新的调度方法，结合深度强化学习和多智能体技术，以提

它包含四个以绿色显示的作业操作操作，每个作业操作操作都有一个紫色的兼容计算机操作空间。灵活作业车间调度问题（FJSP）在现代制造业中起着至关重要的作用，广泛用于各种制造工艺，例如半导体制造，汽车和纺织品制造（Brucker和Schlie，1990，Garey等人，1976，Jain和Meeran，1999，Kacem等人，2002）。精确的方法，如数学规划，在整个解空间中寻找最优解，但由于它们的N

摘要无模型深度强化学习（RL）算法已成功应用于一系列具有挑战性的序列决策和控制任务。然而，这些方法通常面临两个主要挑战：高样本复杂性和对超参数的脆弱性。这两个挑战限制了这些方法在真实世界领域中的适用性。在本文中，我们描述了软演员-评论家（Soft Actor-Critic，SAC），这是一种基于最大熵强化学习框架的离策略演员-评论家算法。在这个框架中，演员的目标是同时最大化预期回报和熵。也就是说，

将深度确定性策略梯度（DDPG）强化学习模型控制温度的性能与比例-积分-微分（PID）控制器和恒温器控制器的性能进行比较研究文档深度确定性策略梯度（DDPG）算法是一种无模型、在线、离策略的强化学习方法。DDPG智能体是一种行动者-评论家（actor-critic）强化学习智能体，它计算出一个最优策略，以最大化长期奖励。

随着全球能源结构转型和智能电网技术发展，能源市场呈现高度动态化与不确定性特征。传统基于规则的交易策略难以适应复杂市场环境，而Q-learning算法凭借其无模型学习、动态适应性和鲁棒性优势，成为优化能源交易决策的重要工具。本文系统阐述Q-learning算法原理，构建面向能源市场的马尔可夫决策过程（MDP）模型，通过仿真实验验证其在电力交易、微电网运营等场景中的效益优化能力，并提出深度强化学习、多