速度更新公式为：(v_{id} = w * v_{id} + c1 * rand() * (pbest_{id} - x_{id}) + c2 * rand() * (gbest_d - x_{id}))，其中 (v_{id}) 表示第i个粒子在第d维上的速度，(x_{id}) 表示第i个粒子在第d维上的位置，(pbest_{id}) 表示第i个粒子在第d维上的历史最优位置，(gbest_d) 表

DWA的核心思想是在考虑机器人动力学约束的前提下，通过不断调整机器人的速度和方向，寻找一条能够安全避障并接近目标的路径。算法的关键在于定义一个“动态窗口”，在这个窗口内生成一系列候选动作，并通过评价函数评估每个动作的优劣，从而选取当前最优动作执行。对于每个采样点(vi​,ωj​)，可以计算出机器人在下一个时间步t+δt的位置和朝向，这里δt是采样时间间隔。DWA算法是在线运行的，每执行完一步，根据

其基本思想是通过观测到的时间序列数据，估计出系统中包含的多个复指数函数及其对应的系数，从而揭示系统的动态特性。线性方程组构建与求解： 通过对上一步得到的矩阵进行适当的操作（例如特征分解或最小二乘拟合），可以建立关于幅值A_m、频率ω_m和初相位φ_m的线性方程组，并解这个方程组以获得这些参数的估计值。构建过采样矩阵Y： 对于长度为N的数据序列y[n]，构造 Hankel 矩阵或Toeplitz矩阵

基于GA-PSO（遗传算法-粒子群优化）混合优化算法的DVRP（车辆路径问题）问题求解是一种结合遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）两种智能优化算法的方法，用于解决复杂的组合优化问题。它要求确定一组最优路径，使得一定数量的车辆从起点（通常是配送中心）出发，服务一系列客户点，并最终返回起点，同时满足车辆的容量限制和总行驶距离最小化的目标。通过结合遗传算法和粒子群优化算法的优势，GA-PSO混合优化

光纤三维布里渊温度和应变分布的测量是分布式光纤传感技术的一个重要分支，它利用了光纤中的布里渊散射现象来实现对光纤沿线空间分布的温度和应变的同时监测。布里渊散射是一种非弹性散射过程，当光波在光纤中传播时，会与光纤中的声子相互作用，从而导致部分光能量转移到声子上，或者从声子吸收能量，造成散射光的频率发生改变。这种频率改变与光纤内的声速有关，而声速又受温度和应变的影响，因此，通过测量散射光的频移，就可以

简单来说，KNN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑出离这个数据最近的K个点，看看这K个点属于什么类型，然后用少数服从多数的原则，给新数据归类。KNN分类器是一种基于实例的学习算法，其工作原理是找到一个新数据点在训练数据集中的K个最近邻居，并根据这些邻居的类别来进行投票，从而确定新数据点的类别。在基于蝗虫优化的KNN分类特征

近年来，基于优化算法的PID参数整定方法逐渐受到关注，其中基于遗传算法（GA）的方法由于其全局寻优能力和高效性，被广泛应用。在基于GA的PID参数优化中，我们将PID的三个参数Kp，Ki，Kd编码为染色体，即个体。通过遗传优化算法，将PID控制器的kp，ki，kd三个参数作为遗传算法的优化变量，将PID控制器的输出误差作为遗传算法的目标值。通过迭代优化，输出控制器最优状态下对应的控制参数kp，ki

信息技术发展使数据驱动的智能服务兴起，但竞争性组织间数据共享存在障碍。一是数据持有者担心提升竞争对手竞争力，二是数据共享存在隐私安全风险。在具有竞争关系的组织之间的数据共享中，数据持有者担心数据共享会通过技术进步甚至跨越式发展来提高竞争对手的竞争力。数据共享网络中有N个数据持有者和 1 个数据需求者，存在竞争关系。数据持有者共享数据前进行差分隐私处理，期望获得数据竞争力补偿；数据竞争力是提升智能服

高动态范围图像（High Dynamic Range Imaging, HDR）相较于传统的低动态范围图像（Low Dynamic Range, LDR），能够呈现更广阔的亮度范围和色彩细节，这对于摄影、电影制作、医疗成像等多个领域至关重要。基于信息论的高动态范围图像评价算法matlab仿真，利用一种自然图像的概率模型对图像的熵与成像动态范围之间的关系进行了数值模拟,得到了具有普遍意义上的理想成像

该算法模拟鸟群觅食的行为，通过个体之间的信息共享和协作，在搜索空间中寻找最优解。随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表多无人机的一组路径。同时，计算每个粒子的适应度值，并记录每个粒子的历史最优位置和整个粒子群的全局最优位置。使用四个无人机，进行路径规划，对比两个算法的能耗，算法复杂度，路径规划结果，算法收敛曲线等指标。如果某个粒子的适应度值优于其历史最优位置的适应度值，则更新该粒子的历史最优位置；如