本文采用Q-learning算法结合ε-greedy策略，成功解决了随机生成的方形迷宫问题。通过合理设计奖励函数、优化训练参数，实现了智能体从“盲目探索”到“自主寻优”的转变，最终能快速找到起点到终点的最优路径。实验结果表明，该方案具有收敛速度快、路径优化效果好、适应性强的特点，可适用于不同规模、不同障碍物分布的随机方形迷宫。

在5G-Advanced及未来6G通信系统中，频谱资源稀缺与通信速率需求激增的矛盾日益凸显，大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术凭借其超高的空间复用率、抗干扰能力和能量效率，成为提升系统容量的核心支撑技术。然而，大规模天线阵列的部署需为每个天线单元配置独立射频（RF）链，导致硬件成本、功耗呈指数级增长，严重限制了其工程化应用。

无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV），又称无人航空器，凭借其灵活性、成本效益和无需人员操控等优势，在各个领域得到广泛应用，包括农业植保、物流运输、环境监测、应急救援等。而实现这些应用的关键环节之一便是无人机路径规划。路径规划是指在给定环境约束和任务需求下，为无人机找到一条最优或近似最优的飞行轨迹，以实现特定的目标。本文将深入探讨无人机路径规划面临的挑战，剖析常用的路径规

本研究针对复杂山地环境下无人机路径规划难题，引入混沌博弈优化算法（CGO）。通过构建融合地形起伏、气象灾害、电磁干扰等因素的复杂山地危险模型，结合 CGO 算法的混沌随机性与博弈竞争机制，设计适配的路径规划策略。经仿真实验验证，该方法在规划路径的安全性、时效性及避障成功率上表现优异，为无人机在复杂山地环境中的安全高效飞行提供了创新解决方案。关键词混沌博弈优化算法；复杂山地；危险模型；无人机；路径规

图像处理技术作为信息技术领域的重要分支，在医疗影像、遥感观测、目标识别、智能制造等诸多领域发挥着日益重要的作用。其中，图像配准、图像增强和图像分割是图像处理中的三个核心环节，它们分别解决了图像之间的空间关系、图像质量提升以及图像语义理解的问题。本文将深入探讨这三个关键技术，剖析其原理、方法及其发展趋势，并探讨它们之间的相互联系。一、图像配准：寻求图像间的空间关联。

随着无人机技术与群体智能的快速发展，多无人机协同目标运输凭借其高效性、灵活性和容错性，在应急救援、物流配送、基础设施建设等领域展现出广阔应用前景。与单机运输相比，多无人机协同模式可通过任务分工与资源互补，提升载重能力、缩短运输时间、增强复杂环境适应性，例如在灾害救援场景中，能快速搭建临时运输通道，将救援物资精准送达传统运输工具难以抵达的区域，使搜救物资投放效率较传统方法提升3倍以上。然而，多无人机

在新能源电力系统中，风电功率的随机性与波动性对电网调度与消纳构成严峻挑战。超短期风电功率预测（0-4h）作为提升电网稳定性的关键技术，传统 BP 神经网络因初始权值随机、易陷入局部最优等缺陷，难以满足高精度预测需求。鳑鲏鱼优化算法（Bitterling Fish Optimization, BFO）作为模拟鳑鲏鱼 “洄游觅食 - 繁殖护卵 - 群体协同” 生态行为的新型智能优化算法，具备全局寻优能

在机器人技术的广泛应用中，轨迹规划是核心任务之一。无论是工业生产线上的机械臂，还是服务机器人在复杂室内环境中的自主导航，亦或是无人驾驶车辆在道路上的行驶，机器人都需要规划出一条安全、高效的轨迹，以完成指定任务。精确的轨迹规划不仅能提高机器人的工作效率，还能确保其运行的安全性，避免与周围环境中的障碍物发生碰撞。

随着无人机技术的不断发展，无人机群编队控制在众多领域展现出巨大的应用潜力。在军事领域，无人机群编队可执行侦察、监视、攻击等任务，通过协同作战提高作战效能。例如，在边境巡逻中，多架无人机编队飞行，能够扩大侦察范围，及时发现潜在威胁。在民用领域，无人机群编队可应用于物流配送、农业植保、电力巡检、大型活动表演等场景。比如在物流配送中，多架无人机编队可同时运输货物，提高配送效率；在农业植保中，无人机编队能

电机作为工业生产、交通运输、智能家居等领域的核心动力设备，其运行稳定性直接决定了整个系统的可靠性与安全性。轴承作为电机的关键旋转部件，承担着支撑转子、减少摩擦损耗的重要作用，同时也是电机故障的高发部位。据统计，约30%以上的电机故障源于轴承失效，常见的轴承故障包括滚珠磨损、内圈裂纹、外圈剥落、保持架损坏等。这些故障若不能及时发现并处理，会导致轴承运行阻力增大、振动加剧、温度升高，最终引发电机停机，