本研究聚焦于遭受拒绝服务（DoS）攻击的网络物理多智能体系统（CPS）的弹性模型预测控制问题。随着多智能体系统在众多领域的广泛应用，其面临的网络安全威胁，尤其是DoS攻击，对系统的正常运行和稳定性构成了严重挑战。本文旨在构建有效的弹性模型预测控制策略，以提高系统在DoS攻击下的性能和恢复能力，确保系统能持续稳定地运行。

本文模拟从波浪能转换器 （WEC） 中提取的能量，当受控移动窗口阻塞 MPC 时，单设备。它还比较了使用标准MPC和GPC控制时WEC提取的能量。摘要： 海浪能是可再生能源最集中的来源之一。然而，到目前为止，它还没有达到商业化所需的经济可行性。为了提高波浪能转换器的效率，已经提出了几种先进的控制策略，包括模型预测控制（MPC）。然而，每个优化问题的计算负担都是传统（全自由度）MPC的缺点，这通常会

路径规划作为机器人导航、智能交通及游戏AI等领域的核心技术问题，其算法性能直接影响系统的效率与可靠性。本文以六边形网格结构为研究对象，系统对比了A算法、遗传算法、蚁群优化算法及元胞自动机算法在四组不同规模和复杂度场景下的路径规划性能。通过设计10×10、20×20、30×30及50×50网格的测试场景，从路径长度、计算时间、节点探索数量、成功率及路径质量等维度进行定量分析。实验结果表明，A算法在综

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扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种常见的非线性状态估计方法。它使用泰勒展开线性化系统并更新状态估计与协方差。为了在EKF中引入神经网络训练，我们需要理解如何结合两者的特征。这里有几个方向可以考虑：1. **用于建模非线性系统的神经网络**：神经网络可以用于学习系统的动态模型，即状态转移函数和观测函数。在扩展卡尔曼滤波中，这些函数的精确性至关重要，使用神经网络来训练这些函数可以改善对复杂非线性系统的描述

基于神经网络和XGBoost的负荷预测方法各有优势，神经网络能够自动提取特征并处理非线性关系，而XGBoost则具有预测精度高、运行速率快和可解释性强的特点。在实际应用中，可以根据具体需求和数据特点选择合适的模型或模型组合进行负荷预测。未来研究方向可包括改进模型结构、研究多源数据融合技术、优化模型训练和推理过程等，以进一步提高负荷预测的精度和效率。在处理负荷预测问题时，选择相关性较高的特征是一个重

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计算机视觉是指根据图像和视频内容，通过计算机的图像处理和模式识别技术，使计算机能够模拟人的视觉系统，依据图像在空间、时间和频率上的变化，对图像进行分析、识别和理解，从而实现图像的自动处理和智能识别。在自动驾驶技术中，计算机视觉可用于实现车辆环境感知，包括道路标志识别、交通信号灯识别、行人及车辆等交通参与者识别等。计算机视觉技术通过分析和理解车载摄像头获取的图像或视频数据，帮助自动驾驶车辆感知和理解

我们在思考学习的本质时，首先想到的可能就是通过与环境互动来学习的这一理念。当婴儿玩耍、挥动手臂或环顾四周时，它并没有明确的老师，但它与环境之间却有着直接的感知运动连接。利用这种连接能够产生大量关于因果关系、行为后果以及如何采取行动以达到目标的信息。在我们的一生中，这种互动无疑是了解我们环境和自我的重要来源。无论我们是在学习驾驶汽车还是进行对话，我们都清楚地意识到环境对我们所做的事情的反应，并试图通