基于强化学习（RL）的博弈论方法和模拟通常用于分析电力市场均衡。然而，前者仅限于信息完全的简单市场环境，难以直观地反映隐性合谋；而传统的RL算法仅限于低维离散状态和动作空间，并且收敛不稳定。为了解决上述问题，本文采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法来模拟发电公司（GenCos）的竞价策略。包括GenCo、负载和网络的不同设置的仿真实验表明，所提出的方法比传统的RL算法更准确，即使在信息不完整的环

我们提出了一种基于拍卖的分散式算法，用于解决动态任务分配问题空间分布的多智能体系统的分配问题。在我们的方法中，每个成员多智能体团队中的每个智能体最多被分配一组空间分布的任务中的一项任务，而几个代理可以被分配给同一个任务。任务分配是动态的，因为它是在离散时间阶段（迭代）更新，以考虑代理的当前状态后者朝着上一阶段分配给他们的任务前进。我们提出的方法可以在智能机器（如送货机器人）的源配置问题中找到应用由

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无人水面艇（USV）是一种无需人工直接操控的水面机器人，具备自主/半自主航行能力，通过远程控制或预设程序执行任务。多功能性：适用于海洋勘测、环境监测、搜救、军事防御等场景。持久性：采用锂离子电池或太阳能供电，支持长时任务。安全性：替代有人船执行危险任务（如反海盗、水雷清除）。

二维栅格地图路径规划在机器人导航、智能物流等领域至关重要。传统算法在复杂动态环境中存在局限性，海市蜃楼搜索优化（MSO）算法虽展现出一定优势，但仍需改进。本文提出将精英反向策略与免疫思想融入MSO算法，应用于二维栅格地图路径规划。通过精英反向学习生成多样化种群，利用免疫思想的克隆、变异操作增强算法局部搜索能力。实验结果表明，改进后的算法在静态和动态栅格环境中，路径长度更短、避障成功率更高、收敛速度

本文聚焦于基于滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）的自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）控制器设计。首先阐述AUV在海洋探索等领域的广泛应用及其面临的复杂水下环境挑战，分析传统控制方法在应对AUV非线性、强耦合及外部扰动时的局限性。接着详细介绍滑模控制的基本原理、设计步骤和稳定性判据，并针对AUV的动力学模型，设计适用于其

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。

随着人工智能和自动化技术的飞速发展，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的应用日益广泛。点对点（point-to-point）轨迹生成作为多智能体协调的基础，其目标是在满足各种约束条件（如动力学约束、避障约束、通信约束等）的前提下，为每个智能体规划一条从起始点到目标点的平滑、可行的路径。传统的集中式轨迹生成方法在处理大规模

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目录1 机器学习2 深入机器学习3 贝叶斯网络3.1概述3.2Examples3.2.1朴素贝叶斯3.2.2隐马尔可夫模型HMM3.3补充知识点3.3.1独立3.3.2条件独立3.3.3有向分割​​1 机器学习2 深入机器学习3 贝叶斯网络3.1概述（1）例子（2）含义（3）结论（4）练习3.2Examples...