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

禁忌搜索算法是一种求解非线性规划问题的新式算法，利用算法的禁忌规则实现解的转向，便于更好地得到问题的最优解，很好的展示了禁忌搜索算法的优点及其计算步骤,并用禁忌搜索求解。

一种新的极值寻找控制（ESC）方法，旨在实现最大功率点跟踪（MPPT），并且进行了对其在光伏板中找到峰值功率点的能力的测试。根据多项研究的结果表明，这种经过良好调节的ESC相比其他常见的MPPT算法，如Perturb and Observe (P&O) 或 Incremental Conductance (IC)，具有更高的效率。极值寻找控制（ESC）的新的最大功率点跟踪（MPPT）方法，并测试了

💥💥💞💞❤️❤️💥💥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。

本研究针对城市高密度建筑群、商业区多层停车场等复杂楼市环境，提出一种基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）的无人机三维路径规划方法。该方法综合考虑汽车动态风险、撞击面积、大气密度变化等约束条件，通过多目标优化平衡安全性、经济性与稳定性。实验表明，该算法在复杂场景下可生成帕累托最优解集，路径规划成功率提升32.7%，能耗降低19.4%，满足实际工程需求。

1]李成岳,申铉京,陈海鹏,等.无线传感器网络中LEACH路由算法的研究与改进[J].传感技术学报, 2010, 23(8):5.DOI:10.3969/j.issn.1004-1699.2010.08.024.[3]谢冬梅.无线传感器网络LEACH路由协议的研究[D].河海大学[2024-04-02].DOI:10.7666/d.y1030974.Leach_UsedEnergy.m：计算LEA

摘要：多接入边缘计算（MEC）被认为是克服移动设备计算能力限制的有前途的解决方案。本文研究了一种基于非正交多址（NOMA）的节能无人机MEC框架，将多架无人机部署为边缘服务器，为地面用户提供计算辅助，并采用NOMA降低任务卸载能耗。由于参数的耦合，效用最小化是一个高度非凸的问题，因此，该问题被分解为两个更易于处理的子问题，即给定无人机轨迹的无线电和计算资源的最优分配，以及基于给定资源分配方案的轨迹

摘要—随着微型空中飞行器（MAVs）变得更加价格实惠和普及，它们在复杂的城市环境中的用途将变得更加理想，例如检查、监测和投递。在这个项目中，我们使用不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF）来估计MAV在具有挑战性的城市环境中的位置。标准的扩展卡尔曼滤波器（EKF）通过线性化动态方程来估计状态之间的协方差。与此同时，增强卡尔曼滤波器（In-EKF）可以解决上述问题，并且具有严格的数学推导作为保证。文章中一

摘要在基于图像的医学决策中，对患者的某个器官进行了不同模态的医学图像捕获。每个图像将代表一种模态，将以不同方式呈现检查的器官，导致对给定现象（如中风）的不同观察。对每种模态的准确分析有助于检测出更合适的医疗决策。多模医学成像是一个研究领域，涉及开发能够实现不同模态获取的图像信息融合的强大算法。本文提出了一种新颖的多模医学图像融合算法，适用于各种医学诊断问题。该算法基于边界测量的脉冲耦合神经网络融合

通过以上步骤，基于深度学习的裂纹图像分类研究可以实现对裂纹图像的自动分类。深度学习模型的优势在于其能够学习到图像中的复杂特征，并对裂纹进行准确的分类和识别。根据验证集的性能指标调整模型的超参数，如学习率、批量大小和网络层数等，以提高模型的准确性和泛化能力。根据数据集大小和复杂度选择合适的模型结构，并进行模型的训练和验证。训练集用于模型的训练，验证集用于模型的优化和调整超参数，测试集用于最终评估模型