随着全球能源结构转型和智能电网技术发展，能源市场呈现高度动态化与不确定性特征。传统基于规则的交易策略难以适应复杂市场环境，而Q-learning算法凭借其无模型学习、动态适应性和鲁棒性优势，成为优化能源交易决策的重要工具。本文系统阐述Q-learning算法原理，构建面向能源市场的马尔可夫决策过程（MDP）模型，通过仿真实验验证其在电力交易、微电网运营等场景中的效益优化能力，并提出深度强化学习、多

随着多智能体系统（MAS）在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的广泛应用，如何实现高效、安全、协同的点对点轨迹生成成为核心挑战。分布式模型预测控制（DMPC）通过将集中式优化问题分解为局部子问题，结合预测模型与分布式通信机制，为大规模多智能体系统的轨迹规划提供了有效解决方案。本文系统梳理了DMPC在多智能体点对点过渡中的关键技术，包括模型构建、约束处理、协调机制及优化算法，分析了其可扩

本文聚焦于带阻尼的PID控制器在多智能体系统中单个智能体控制的应用研究。通过引入微分项（D项）的阻尼作用，结合比例（P项）和积分（I项）环节，构建适用于多智能体动态环境的PID控制框架。研究结果表明，带阻尼的PID控制器能有效提升单个智能体的轨迹跟踪精度、抗干扰能力和系统稳定性，尤其在存在通信延迟或模型不确定性的场景下表现突出。

一个紧密结合的磁场辅助惯性导航系统，提出了一个紧密结合的磁场辅助惯性导航系统。该系统利用磁强计传感器阵列测量本地磁场的空间变化。通过递归更新的多项式磁场模型，将场中的变化映射到阵列的位移和方向变化，进而用于辅助惯性导航系统。模拟结果显示，在40秒轨迹结束时，所得到的导航系统定位误差降低了三个数量级，与独立惯性导航系统相比。因此，所提出的导航解决方案有潜力解决当前磁场同时定位与地图构建（SLAM）系

各电子装备间独立发展模式造成了硬件设备冗余、频谱管理困难、空间竞争、频谱干扰等问题,已难以满足当今作战环境对电子装备系统多功能化、小型化、网络化发展的需求。目前,最有效的方法就是通过雷达-通信共享波形设计,在同一平台上利用同一信号,同时实现雷达与通信功能,提升系统的综合程度。本文包括：脉冲压缩、CA-CFAR恒虚警检测、PD测速、单脉冲测角等算法。

无人机物流作为解决"最后一公里"配送难题的关键技术，其路径规划需应对复杂城市环境中的动态障碍物、气象变化、续航限制等挑战。基于Q-learning的强化学习算法通过无模型学习机制，在无需预先构建环境模型的情况下，可自适应动态调整路径策略。本文系统梳理了Q-learning在无人机物流路径规划中的技术实现路径，结合三维栅格建模、多目标奖励函数设计、动态探索策略等关键技术，验证了其在路径最优性、收敛速

卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。该算法由鲁道夫·卡尔曼（Rudolf E. Kalman）在1960年提出，是一种基于最小均方误差准则的最优估计方法。其核心思想在于通过结合预测值和测量值，赋予更可靠的信息更高的权重，从而得到系统状态的最优估计。卡尔曼滤波假设系统是线性的，并且噪声是高斯分布的。它适用于

合作搜索算法（CSA）在问题空间中随机生成一组候选解，然后反复执行3个算子，直到满足停止准则：使用团队通信算子改进全局探索，确定有希望的搜索区域;反射学习算子用于实现探索和开发之间的平衡;内部竞争运算符用于为下一个周期选择性能更好的解决方案。错误使用 tracklsq (line 14)博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

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计算机技术和网络技术的发展，大量的数字信息在进行处理之前需要通过一定的方式采集到计算机之中，如信件上的邮政编码，银行各种票据上的数字信息，试卷上的准考证号，物流行业中手写快递单据等手写数字的录入等都可通过手写体数字识别技术来进行识别，提高效率，节省了人力。sprintf('第%d次迭代，误差为%f',count,sigma(count))while count