随着电力系统市场化改革的持续深化，市场竞争日趋白热化，传统电力市场决策方法（如线性规划、博弈论等）在应对高维状态空间、连续动作空间以及动态不确定的市场环境时，逐渐显现出决策效率低、适应性差等局限性。电力市场参与者（发电企业、售电公司、虚拟电厂等）需在实时电价波动、负荷变化、竞争对手策略调整等多重约束下，制定最优报价、发电计划或交易策略，以实现利润最大化等核心目标，这一过程亟需具备自学习与自适应能力

在数据驱动的智能时代，分类任务作为数据处理与分析的核心环节，广泛应用于故障诊断、信号识别、医疗影像分析、金融风控等诸多领域。随着应用场景的复杂化，原始数据呈现出高维度、非结构化、噪声干扰强等特征，对分类模型的特征提取能力与分类精度提出了更高要求。卷积神经网络（CNN）凭借局部连接、权值共享和空间采样的独特优势，具备强大的自动特征提取能力，能够从原始数据中挖掘深层语义信息，有效避免传统机器学习中复杂

非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）凭借其对约束条件的灵活处理能力和对复杂非线性系统的优异控制性能，已广泛应用于工业过程、机器人控制、新能源等领域。然而，NMPC的在线求解需面对非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）问题的强耦合性、非凸性以及实时性要求等核心挑战，限制了其在高速动态系统中的应用。本文针对N

移动机器人路径规划是机器人自主导航系统的核心关键技术，其目标是在复杂环境中为机器人寻找一条满足安全性、最优性、平滑性等多约束条件的可行路径。蚁群算法作为一种源于自然界生物行为的启发式优化算法，因具有分布式计算、鲁棒性强、易于与其他算法融合等优势，被广泛应用于路径规划领域。然而，传统蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优解、对多约束条件适应性差等缺陷。针对上述问题，本文开展多因素蚁群算法的移动机器人

随着机器人技术、自动驾驶、智能家居等领域的快速发展，自主移动设备对未知环境的感知与导航能力提出了更高要求。同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）作为实现自主移动设备环境感知的核心技术，能够让设备在无先验环境信息的情况下，实时确定自身位置并构建周围环境地图，为后续导航、路径规划等任务提供基础支撑。

光纤技术的迅猛发展推动了光电子器件的创新。其中，光纤布拉格光栅法布里-珀罗腔（Fiber Bragg Grating Fabry-Perot cavity，简称FBG F-P腔）凭借其结构紧凑、灵敏度高、易于集成等优点，在光纤传感、光通信、激光器等领域展现出广阔的应用前景。本文将深入探讨FBG F-P腔的原理、制作方法、性能特点以及在不同领域的具体应用，并展望其未来的发展趋势。一、 FBG F-P

一、数据中心微网特性与灵活性需求解析（一）数据中心微网核心特性高功率密度：单数据中心机架功率通常达 5-20kW，整体负荷密度是普通商业建筑的 5-10 倍，且伴随算力需求增长呈逐年上升趋势，需规划高容量分布式电源（如光伏、储能、燃气轮机）与配电设备。连续供电需求：数据中心属于一级负荷，中断供电将导致数据丢失、业务中断，需满足 “99.999%” 以上供电可靠性，规划中需考虑多电源冗余配置（如柴油

飞机能量-机动性（Energy-Maneuverability，E-M）特性是空战性能评估的核心依据，其核心逻辑在于通过考察飞机在不同状态下的能量变化，量化其改变飞行方向、空间位置的机动能力。在E-M特性评估体系中，最大转弯速度（即机动速度）、最大可持续转弯速度及最大可持续载荷系数是三大关键指标，而这些指标的量化与对比均需以真空速度（True Airspeed, TAS）为基础基准。

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的分布式协同控制作为分布式人工智能领域的核心研究方向，凭借其在复杂任务执行中的高效协作优势，已广泛应用于无人机集群侦察、智能交通编队、多机器人协同救援等关键领域。在这类系统中，队形控制是实现协同任务的基础，其核心目标是通过设计合理的控制协议，使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型，确保任务执行的高效性与稳定性。

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的分布式协同控制作为分布式人工智能领域的核心研究方向，凭借其在复杂任务执行中的高效协作优势，已广泛应用于无人机集群侦察、智能交通编队、多机器人协同救援等关键领域。在这类系统中，队形控制是实现协同任务的基础，其核心目标是通过设计合理的控制协议，使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型，确保任务执行的高效性与稳定性。