本文针对传统A算法在机器人路径规划中存在的搜索效率低、路径不平滑等问题，提出了一种改进型A算法。该算法通过引入跳点搜索（JPS）技术优化子节点扩展方式，结合贝塞尔曲线或B样条曲线进行路径平滑处理，并采用动态启发式函数和自适应邻域搜索策略，显著提升了路径规划的效率和路径质量。实验结果表明，改进型A*算法在复杂环境下能有效减少搜索节点数量，缩短路径长度，提高路径平滑性，且具备动态避障能力。

因此，本文提出了一种基于QLearning自适应强化学习的PID控制器，旨在提高AUV在不确定环境下的控制性能。具体来说，通过QLearning算法优化PID控制器的参数，使其能够适应不同的环境条件并实现更好的控制性能。在仿真实验中，我们将提出的方法与传统的PID控制器进行了对比。结果表明，基于QLearning的自适应PID控制器在不同的海洋环境下都能够实现更好的控制性能，表现出更高的稳定性和鲁

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本文提出一种结合A星算法、遗传算法（GA）与动态窗口法（DWA）的混合路径规划框架，旨在解决移动机器人在动态复杂环境中的全局路径优化与实时避障问题。通过A星算法生成初始全局路径，遗传算法对路径进行全局优化以提升平滑性与安全性，DWA算法在局部范围内实现动态避障与速度调整。实验结果表明，该混合算法在路径长度、避障成功率及实时性方面显著优于单一算法，尤其在动态障碍物场景中表现出强鲁棒性。

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柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是传统作业车间调度问题的拓展，具有更高的复杂性和灵活性。NSGA-II作为一种有效的多目标优化算法，在解决FJSP方面展现出强大的能力。本文详细探讨了NSGA-II在FJSP中的应用，包括算法原理、染色体编码、交叉变异操作、实验设计与结果分析等，旨在为实际生产调度提供有效的解决方案。

针对非线性过程（如化工系统、机器人协同控制等）中输入约束与安全性需求的矛盾，传统分布式模型预测控制（DMPC）难以同时保证闭环稳定性与状态空间安全性。研究提出基于。

本文提出一种基于分布式模型预测控制的多智能体离线轨迹生成新算法。该算法可扩展且高效的核心在于“按需避碰”策略：各智能体通过预测自身未来状态并与邻居共享，可在飞向目标的过程中及时探测并规避碰撞。算法完全分布式实现，与既往基于序贯凸规划的优化方法相比，计算时间缩短 85% 以上，仅对轨迹最优性产生微小影响。该方法已通过大量仿真验证，并在室内狭窄空间完成了多达 25 架四旋翼的实验飞行测试。

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