路径规划作为机器人导航、智能交通及游戏AI等领域的核心技术问题，其算法性能直接影响系统的效率与可靠性。本文以六边形网格结构为研究对象，系统对比了A算法、遗传算法、蚁群优化算法及元胞自动机算法在四组不同规模和复杂度场景下的路径规划性能。通过设计10×10、20×20、30×30及50×50网格的测试场景，从路径长度、计算时间、节点探索数量、成功率及路径质量等维度进行定量分析。实验结果表明，A算法在综

在能源和人工智能领域具有重要意义。LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门结构解决了传统RNN中的“长期依赖”问题，从而能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和时序特征，这对于风电功率预测尤为关键。

实验采用公开的多模态MRI影像数据集，如BRATS数据集，该数据集包含了多种模态的MRI影像（T1、T1c、T2、FLAIR）以及对应的脑肿瘤标注信息。将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以保证实验结果的客观性和可靠性。

本次精心编写的代码实现了对上述三种模型预测控制策略在单输入单输出系统中的全面对比分析。具体而言，代码着重考察了它们在面对给定参考信号时的跟踪性能。在控制系统中，准确跟踪参考信号是衡量控制器性能的关键指标之一，它直接关系到系统能否按照预期的目标稳定、精确地运行。为了科学、客观地评估这三种控制策略的跟踪性能，我们采用了对比闭环响应的方法。闭环响应能够全面反映系统在控制器作用下的动态特性，包括响应速度、

【基于dq控制算法的并联有源滤波器】分流有源滤波器的仿真电路可以减轻谐波和无功功率非线性和线性负载连接到三相供电系统。供电电流是非正弦的。分流有源滤波器在0.08秒处切换。现在供电电流是正弦波，并且与供电电压同相。功率因数接近于单位，总谐波失真降低到5%。负载参数可以变化以研究不同类型的负载特性。【基于dq控制算法的并联有源滤波器】分流有源滤波器的仿真电路可以减轻谐波和无功功率。这种先进的控制技术

双层共识控制通过分层协同机制，有效解决了直流微电网的优化调度难题，未来结合AI与跨系统交互技术，有望进一步提升其智能化水平和工程适用性。📚2 运行结果复现结果图：原文运行结果图：可视化代码：close all;figure(1);

结构灵活性：支持交流、直流或混合组网，通过公共耦合点实现功率交互，可脱离主电网独立运行。技术优势提高可再生能源渗透率，减少弃风弃光现象。通过能量互济提升供电可靠性，例如在配电网故障时提供恢复服务。控制架构集中式分层控制：依赖能量管理系统（EMS）进行全局调度，但对通信能力要求高。分布式多代理控制：通过智能体（Agent）自主决策，降低对中心节点的依赖。非对称纳什谈判理论为多微网电能共享提供了兼顾效

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

多无人机协同追捕-逃逸问题属于多智能体动态博弈领域，具有军事防御、边境巡逻、灾难救援等应用场景。传统集中式控制依赖全局信息，存在通信延迟、单点故障等问题。分散式策略通过局部感知与自主决策，可提升系统鲁棒性与适应性。

本文提出一种结合非完整约束RRT算法与混合控制协议的分散式避碰控制框架，针对充满障碍物的复杂环境，解决非完整约束系统（如无人机、移动机器人）的实时避障与路径规划问题。通过引入独轮车模型简化非完整约束，利用RRT算法的随机探索能力生成可行路径，结合混合控制协议实现多智能体分散式协调，最终通过仿真验证算法在动态障碍物环境下的有效性与实时性。