由于非光滑控制和触发条件引起的混合非线性，事件驱动控制下的有限时间共识分析比连续时间控制更具挑战性。我们研究了具有单积分器动态和标量状态的智能体，并提出了一种用于有限时间共识的分布式事件驱动控制协议，并与连续时间控制进行了比较。结果表明，使用所提出的事件驱动控制方案，智能体可以在有限时间内达成共识，并且不会出现Zeno行为。我们还得到了一个关于收敛时间的估计，并证明它不仅与初始条件和网络连通性有关

在动态不确定环境下，无人机集群的分布式估计面临通信噪声、数据丢失、拓扑时变等挑战。本文提出基于信念共识与测量共享的分布式估计框架，通过构建多智能体共享生成模型实现贝叶斯信念更新，结合随机逼近-趋同算法与网络共识机制，解决强噪声、低检测率及杂波环境中的多目标跟踪问题。仿真与实测验证表明，该框架在50%通信丢失率下仍保持92%的估计精度，较传统方法提升37%。

四旋翼飞行器的控制、路径规划和轨迹优化是实现自主飞行和高效任务执行的关键技术。通过精确的控制算法、合理的路径规划和优化的飞行轨迹，可以显著提高飞行器的飞行性能、安全性和效率。这些技术在航拍摄影、物流运输、农业植保、搜索与救援以及监测和勘测等领域具有广泛的应用前景。📚2 运行结果close allclear allnquad = 1;🎉3参考文献。

一种模拟群体行为的优化算法，通过模拟群体中个体的交互和协作来寻找最优解。：采用随机方式搜索空间，适用于高维或非线性问题。RRT算法通过构建随机树来探索可行解空间，快速找到一条从起点到目标点的路径。：将随机生成的点作为可行解，构建路线图，从而实现路径规划。PRM算法适用于复杂环境中的路径规划，能够处理障碍物分布不均匀的情况。Dijkstra算法：基于图论，能够计算出所有节点到起点的最短路径。Dijk

4. 性能评估与优化：对路径规划和非线性控制的性能进行评估，包括路径的准确性、系统的响应时间、稳定性、鲁棒性等方面。4. 物流与仓储：优化物流机器人和自动化设备的路径规划和运动控制，提高物流作业的效率和准确性。一、背景与重要性：在众多领域，如机器人导航、无人驾驶车辆、航空航天等，精确的路径规划和有效的控制是实现高效、安全运行的关键。由于实际系统往往受到各种非线性因素的影响，如摩擦力、空气动力学效应

Dijkstra算法是一种用于在图中找到单一起点到其他所有点的最短路径的算法。它主要基于贪心策略，通过逐步扩展已知最短路径的节点集合，直到找到所有节点的最短路径。

如果将数字图像处理分为三种层次（低级、中级、高级处理），图像分割则属于中级处理技术中的一种。它是图像识别和图像理解的基本前提，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。图像分割是指将图像中具有特殊涵义特征的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。这里的特征可以是颜色、纹理、形状、空间关系等，也可以是它们的组合。分割的程度由需要解决的问题决定，即分割是否停止取

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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

随着多智能体系统（MAS）在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的广泛应用，如何实现高效、安全、协同的点对点轨迹生成成为核心挑战。分布式模型预测控制（DMPC）通过将集中式优化问题分解为局部子问题，结合预测模型与分布式通信机制，为大规模多智能体系统的轨迹规划提供了有效解决方案。本文系统梳理了DMPC在多智能体点对点过渡中的关键技术，包括模型构建、约束处理、协调机制及优化算法，分析了其可扩