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。

摘要本文介绍了一个旨在自主驾驶无人水面车辆（USV）前往一组航点的模型预测控制（MPC）算法。该算法的设计被认为对在海洋环境中遇到的环境干扰具有鲁棒性。由于本工作旨在作为概念验证，因此对USV和干扰的建模已经简化。对于真实世界的实施，应考虑更准确的建模。介绍这项工作是在前一项工作的基础上进行的，前一项工作的目标是自主控制USV通过一组航点。实施了一个带有恒定位置参考（即当前航点）跟踪的MPC算法，

从需求侧角度看，随着电力市场的不断完善，交易主体的多元化，交易方式的透明化以及交易内容的灵活化，为需求侧响应的发展注入了新的活力[11-12]。根据“十三五”时期经济社会发展理念，电力需求侧管理（Demand Side Management，DSM）工作要求积极推广需求响应，持续引导节约用电，促进智能用电升级，推动电力供需协同互动。

UGV-UAV异构混合阶系统的一致性研究是跨学科前沿领域，需综合控制理论、通信技术和人工智能。当前成果已在军事、救援等场景验证其潜力，但环境适应性、算法复杂度和标准化仍是关键瓶颈。未来需进一步探索智能优化与多模态协同，推动该系统在更复杂场景的实用化。📚2 运行结果clearclcUGV2;UGV3;UAV4;UAV5];tBegin = 0;dT = 0.01;r1 = 0.1;r2 = 0.8

滤波分为线性滤波与非线性滤波，在信号处理、目标定位、海上目标探测、图像处理、无人机位姿解算[58l等领域发挥着重要的作用。文献[9]表明了线性高斯模型的最优滤波算法是卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)，非线性模型的最优滤波算法是粒子滤波。由于人们生活的世界是非线性的，对抽象化得到的非线性模型进行处理，非线性滤波算法发挥了重要作用。滤波算法的发展由易入难，由线性发展到非线性，因此在进行非

文献来源：根据微电网或微能源网是否与主电网相连接，可将其分为并网型和独立型 2 种。本文以并网型微 能源网为研究对象，研究其并网运行的能量管理与优化问题。目前，针对微能源网的能量管理，从算法上来讲，多结合最优化算法或者启发式算法进行。文献[3]建立了微网混合整数非线性模型，通过将其分解为组合问题和最优潮流问题，避免直接求解混合整数非线性问题，加快了寻优速度。文献[4]通过概率约束对旋转备用储能的不