无人机物流作为解决"最后一公里"配送难题的关键技术，其路径规划需应对复杂城市环境中的动态障碍物、气象变化、续航限制等挑战。基于Q-learning的强化学习算法通过无模型学习机制，在无需预先构建环境模型的情况下，可自适应动态调整路径策略。本文系统梳理了Q-learning在无人机物流路径规划中的技术实现路径，结合三维栅格建模、多目标奖励函数设计、动态探索策略等关键技术，验证了其在路径最优性、收敛速

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本研究针对城市高密度建筑群、商业区多层停车场等复杂楼市环境，提出一种基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）的无人机三维路径规划方法。该方法综合考虑汽车动态风险、撞击面积、大气密度变化等约束条件，通过多目标优化平衡安全性、经济性与稳定性。实验表明，该算法在复杂场景下可生成帕累托最优解集，路径规划成功率提升32.7%，能耗降低19.4%，满足实际工程需求。

摘要传感器网络的主要设计问题之一是保护每个传感器节点中可用能量。增加网络的寿命对于无线传感器网络非常重要。为此，已经开发了许多路由算法。在所有这些算法中，聚类算法在增加网络寿命以及其中节点的效率方面获得了很多重要性。聚类为延长无线传感器网络寿命提供了一种有效的方式。本文详细比较了两种著名的路由协议，即LEACH和EAMMH，在几种一般情景下的表现，并对模拟结果与已知的以能量和网络寿命为主要指标的度

在构造稠密卷积神经网络的稠密块时，使用了最大特征映射函数，在保留模型稠密式连接、减少信息遗忘的同时，也强化了卷积神经元所学内容中的有效信息，为提高分类识别能力提供了良好的模型。依据语音谐波形态和单个音素频谱的分布切分窄带频谱图，对精细化分割后的结果从空间及通道两个维度进行选择性关注，使模型更加聚焦于可区分伪造和真实语音上的谐波位置和频谱宽泛程度，增强了模型对语音声学特性的感知，进一步提高了识别能力

该文提出基于音频盲源分离（BSS）通用算法框架的谐波矢量分析（HVA）。卷积音频混合的BSS通常在麦克风和源的数量相等时通过多通道线性滤波执行（确定的情况）。本文讨论了这种基于批处理的确定的BSS。为了估计解混滤波器，对源信号进行有效建模非常重要。一个成功的例子是独立矢量分析（IVA），它通过每个源中频率分量之间的共现来对信号进行建模。为了给源建模提供更多的自由度，本文提出了确定BSS的一般框架。

柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是传统作业车间调度问题的拓展，具有更高的复杂性和灵活性。NSGA-II作为一种有效的多目标优化算法，在解决FJSP方面展现出强大的能力。本文详细探讨了NSGA-II在FJSP中的应用，包括算法原理、染色体编码、交叉变异操作、实验设计与结果分析等，旨在为实际生产调度提供有效的解决方案。

然而，基于 BO 的超参数寻优的缺点可以归结为两类：训练时间和 BO 参数的调整。此外，BO 的核函数很难调整,最近的一项研究工作解决了这些问题，如标准化BO 参数。积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征，并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。第2 次池化操作后，再利用全连接层将高维数据展平为 1 维数据，从而更加方便的对数据进行处理。

视觉惯性数据融合在室内导航中的核心价值在于互补纠偏与环境适应性。通过紧耦合算法、多传感器冗余及深度学习优化，系统在复杂场景下的定位误差可控制在1%以内（如100米路径误差<1米）。随着MEMS传感器精度的提升（如下一代陀螺仪零偏不稳定性目标<5°/hr），以及边缘AI算力的发展，智能手机将成为室内外无缝导航的关键载体。📚2 运行结果部分代码：i=0;i=i+1;endfrq=30;🎉3参考文献

无人机物流作为解决"最后一公里"配送难题的关键技术，其路径规划需应对复杂城市环境中的动态障碍物、天气变化、续航限制等挑战。基于Q-learning的强化学习算法通过无模型学习机制，在无需预先构建环境模型的情况下，可自适应动态调整路径策略。本文系统梳理了Q-learning在无人机物流路径规划中的技术实现路径，结合三维栅格建模、多目标奖励函数设计、动态探索策略等关键技术，验证了其在路径最优性、收敛速