在复杂工程优化问题与大规模全局优化场景中，单一智能优化算法往往难以兼顾收敛速度与寻优精度。协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）凭借对连续空间的高效搜索能力，在高精度优化任务中表现突出；而改进的自适应差分进化算法（LSHADE）则通过参数自适应机制，在处理多模态与高维问题时展现出强劲的全局寻优潜力。本文提出一种混合 CMA-ES 半参数自适应 LSHADE 优化算法，通过融合两种算法的核心优势，

在边缘计算场景中，深度神经网络（DNN）因模型复杂度高、计算开销大的特性，直接在终端设备（如手机、物联网传感器）上运行时，常面临算力不足、能耗过高、延迟超标的问题。计算卸载作为核心解决方案，通过将 DNN 的部分层（如卷积层、全连接层）迁移至边缘节点（如基站、边缘服务器）执行，可平衡终端设备资源消耗与任务处理效率。当前 DNN 卸载策略研究中，传统优化方法（如整数规划、动态规划）虽能理论上求得最优

RIS（智能反射面）辅助无线通信系统的性能仿真平台，核心目标是对比MRT（最大比传输）、ZF（迫零）、MMSE（最小均方误差）、ZF-NS（无矩阵求逆 ZF） 四种波束成形（BF）方案在不同 SNR 下的频谱效率，并结合理论值验证方案性能。代码基于波域信道建模，适配单 / 多用户场景，可灵活调整 RIS 阵元数、收发端尺寸、信道环境等参数。以下是详细解读、关键说明及优化建议：模拟 RIS 辅助通信

语音编码是现代通信和存储领域的核心技术之一，旨在高效、可靠地将模拟语音信号转换为数字信号，以便于传输、存储和处理。脉冲编码调制 (PCM, Pulse Code Modulation) 作为一种经典的波形编码技术，以其原理简单、易于实现等优点，在语音编码领域占据着重要的地位。本文将深入探讨 PCM 语音编码解码的原理，并通过实验分析，对比编解码前后语音信号的波形差异，并使用信噪比 (SNR, Si

多智能体系统 (Multi-Agent System, MAS) 由于其在复杂问题解决方面的卓越能力，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。MAS 在分布式控制、机器人协作、智能交通、资源管理等领域展现出巨大的应用潜力。在 MAS 的研究中，一致性问题 (Consensus Problem) 占据着核心地位。一致性指的是 MAS 中的所有智能体通过信息交互，使其状态量在一定时间内达成一致。

平均共识（Average Consensus）作为分布式控制领域的核心问题之一，近年来在多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）中受到了广泛关注。它指的是在一个由多个智能体组成的网络中，每个智能体初始拥有一组数值，通过智能体之间的信息交换和迭代更新，最终使所有智能体的值收敛到一个共同的平均值。这一看似简单的问题，却蕴含着深刻的理论基础和广泛的应用前景，例如集群控制、传感器融

多智能体系统（MAS）的点对点转移任务在协同运输、编队航行、无人机集群作业等领域具有广泛应用价值。针对传统集中式控制存在的通信负担重、鲁棒性差、扩展性不足等问题，本文提出一种基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点转移方案。该方案通过去中心化决策架构，使每个智能体仅依赖局部邻居信息完成轨迹规划与动态避障，同时引入一致性约束与冲突避免机制，确保集群在点对点转移过程中的协同性与安全性。

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机器人路径规划是自主移动机器人（AMR）、工业机械臂、自动驾驶等领域的核心技术，其核心需求是在包含静态 / 动态障碍物的环境中，为机器人规划一条满足 “无碰撞、短路径、高平滑性、实时响应” 的最优运动轨迹。不同应用场景（如室内仓储、室外复杂地形、动态避障任务）对算法的 “全局寻优能力、局部调整速度、计算复杂度” 要求差异显著，单一算法难以适配所有场景。现有经典算法各有侧重：快速扩展随机树（RRT）

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）作为一个分布式人工智能的研究领域，在诸多复杂问题的解决中展现出强大的优势。通过多个自主智能体的协作与交互，MAS能够有效地处理诸如交通控制、资源分配、智能制造等需要高度并行性和动态适应性的任务。然而，在MAS仿真中，如何保证各个智能体之间事件发生的顺序和逻辑关系，即实现时间同步，成为了一个关键挑战。时间同步的准确性直接影响到仿真结果的可