机器人路径规划是指在特定环境中（如室内车间、室外园区、复杂地形），根据机器人运动特性与任务需求，寻找一条从起点到终点的 “最优路径”，需同时满足无碰撞（安全性）、短距离（高效性）、低能耗（经济性） 三大核心目标。工业场景：AGV（自动导引车）在车间内运输物料时，需规划避开生产线、货架的路径，确保运输效率与车间安全；服务场景：家庭服务机器人（如扫地机器人）需规划覆盖全屋的清洁路径，避免重复清扫与遗漏

差分进化算法DE属于进化算法，这里算法还包括依次遗传算法、进化策略、进化规划。差分进化算法包括三个基本的操作：变异操作、交叉（重组）操作和选择操作。一、算法建模：1、假设我们希望得到函数f(x)的最优解，这个函数有D个解。2、为函数f(x)设置一个解的组数N，N至少为4。3、这样我们就得到了N组并且每组解的个数为D的集合，它可以使用N个D维参数向量来表示。因为它类似于遗传算法进化一样，是一代一代的

电阻率层析成像（ERT）是一种非破坏性的地球物理探测方法，它通过向地下注入电流并测量地表或井中的电位差来反演地下的电阻率分布。由于其成本效益高、适用范围广，ERT被广泛应用于地质勘探、环境监测、工程调查以及考古研究等领域。ERT成功的关键在于理解不同电极配置下的灵敏度分布，即测量数据受地下不同位置电阻率变化影响的程度。本文将重点讨论ERT中两种常见的电极配置：表面电极配置和跨井（XBH）电极配置，

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）作为一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，在解决组合优化问题方面展现出强大的能力。然而，传统的蚁群算法在处理某些特定问题时，仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等不足。本文深入探讨了改进的蚁群算法在求解最短路径问题、二次分配问题以及背包问题中的应用，旨在通过对蚁群算法的关键参数和策略进行优化，提高算法的求解质量和效率。研究结果表

1 简介NSGA（非支配排序遗传算法）、NSGAII（带精英策略的非支配排序的遗传算法），都是基于遗传算法的多目标优化算法，都是基于pareto最优解讨论的多目标优化​.2 部分代码clear allclcglobal V M xl xu etac etam p pop_size pm%% 程序开始运行M=2;p=1;%input('输入测试问题编号:');ticpop_size=300;% 种群

心电信号（ECG）是一种重要的生理信号，可以反映心脏的电活动状态。心率变异性（Heart Rate Variability, HRV）是ECG信号中连续心跳之间时间间隔的微小变化，这种变异性被认为是自主神经系统调节心脏活动的体现，蕴含着丰富的生理信息。本文将系统阐述基于ECG信号进行HRV分析的完整流程，包括原始数据处理、心跳识别、RR间隔计算以及HRV参数分析，并探讨其在临床医学和生理研究中的应

电池类型：18650 锂离子电池（额定容量 1.1Ah，额定电压 3.7V）；循环测试条件：室温（25℃）下，采用 “恒流充电 - 恒压充电 - 恒流放电” 循环模式，放电电流 1.5A（1.36C），直至电池电压降至 2.7V；数据维度：每个循环包含电压（V）、电流（A）、温度（℃）、放电容量（Ah）等时序数据，其中 B0005 共 168 个循环，B0006 共 166 个循环，SOH 均从

在航空工程领域，准确计算翼型表面的压力分布和气动力系数是飞行器设计与性能分析的核心环节。涡格法作为一种高效的势流数值计算方法，凭借其兼顾精度与计算效率的优势，成为翼型气动特性分析的重要工具。本文将系统阐述涡格法的基本原理、求解流程及在翼型气动分析中的实际应用。涡格法的基本原理涡格法（Vortex Lattice Method, VLM）基于势流理论，将复杂的翼型表面离散为一系列涡格单元，通过满足边

一、题目背景与核心需求（结合竞赛场景推测）（一）行业背景：双碳目标下的电力系统挑战不确定性加剧：风电 / 光伏出力受气象影响（如夜间光伏出力为 0、阵风导致风电骤变），需机组快速响应备用需求；组合规模扩大：大型电网含 100 + 台火电机组（含不同容量、效率的机组），传统优化算法（如遗传算法、粒子群）在大规模问题中易陷入 “维度灾难”，计算时间超调度要求（通常需 15 分钟内完成次日机组组合计算）

我们的目标是利用里程计数据（例如，机器人的线速度 v 和角速度 ω）和地标观测数据（例如，机器人到已知地标的距离 d 和方位角 ϕ），通过扩展卡尔曼滤波算法来估计移动机器人的位姿（位置 x,y 和航向角 θ），并评估定位精度。