💥💥💞💞❤️❤️💥💥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

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

总结GA更适合静态环境下的全局路径探索，PSO在动态环境中表现更优，而混合算法通过优势互补，在复杂任务中综合性能最佳。混合算法的核心挑战在于平衡计算效率与优化精度，需根据任务需求选择分层、嵌入式或并行策略。未来方向多算法融合：结合蚁群算法、深度学习等进一步提升适应性。硬件加速：利用FPGA或GPU实现混合算法的并行计算。动态参数调整：设计自适应惯性权重和变异概率。通过上述分析可见，混合遗传-粒子群

本文复现了IEEE顶刊中关于水下机器人（AUV）路径规划与模型预测控制（MPC）路径跟踪控制的研究成果。通过构建包含路径规划与MPC跟踪控制两个核心模块的优化框架，结合AUV水动力学模型，在2D空间内实现了高精度路径跟踪。研究验证了该框架在复杂海洋环境下的鲁棒性与适应性，为AUV自主导航与任务执行提供了理论支撑。

目录1 机器学习2 特征工程2.1 前言2.2数据与特征处理2.2.1 数据采集2.2.2数据处理2.2.3特征处理2.3特征选择2.3.1 原因2.3.2特征选择和降维2.3.3特征选择方式1 机器学习2 特征工程2.1 前言2.2数据与特征处理2.2.1 数据采集2.2.2数据处理2.2.3特征处理...

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...

本文提出了一种分布式学习与协同控制算法，并对多智能体系统进行了分析，使得智能体通过局部行为能够实现整个系统的全局目标。我们考虑了一个资源受限的多智能体系统，其中每个智能体在感知、计算和通信方面的能力有限。所提出的算法由每个智能体独立执行，用于从噪声测量中估计未知场，并以分布式方式协调多个智能体以发现未知场的峰值。每个移动智能体维护其对场的本地估计值，并使用自身及其附近智能体的集体测量值更新该估计值

💥💥💞💞❤️❤️💥💥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。

本文聚焦于非平稳重复过程的参数辨识与跟踪问题，提出一种基于具备动态优化能力（DOP）的粒子群算法的解决方案。该算法能够实时跟踪非平稳重复过程的参数变化，当控制器增益被定义为待跟踪参数的已知函数时，可在运行过程中重新整定这些增益。通过设置标志位，可快速切换不同系统配置与粒子群更新规则。本方案受“即插式直接粒子群重复控制器”启发，适用于重复过程参数辨识、迭代学习估计、动态优化问题以及基于种群的进化优化