本文针对异常扩散过程（如亚扩散、超扩散）的非局部、长记忆特性，提出基于分数阶差分多智能体2D协作算法（FO-Diff-MAS2D）的分布式反馈控制框架。通过融合“Caputo时间差分+Riesz空间差分”离散格式与质心沃罗诺伊剖分（CVT）优化策略，实现二维分数扩散方程的高精度数值求解与执行器动态位置优化。仿真结果显示，该方法在工业散热、污染物扩散控制等场景中，较传统整数阶控制能耗降低37.2%，

多智能体系统的事件驱动策略是受到未来使用资源有限的嵌入式微处理器的启发，这些微处理器将收集信息并触发个体智能体控制器的更新。本文考虑的控制器更新是事件驱动的，取决于某个测量误差与状态函数范数的比值，并应用于一阶一致性问题。首先考虑了集中式方案，然后是其分布式对应方案，在该方案中，智能体仅需要知道其邻居的状态即可实现控制器。随后，结果被扩展到自触发设置，其中每个智能体在上一次更新时计算其下一次更新时

文献来源：目前，针对微网群( 或多微网) 优化调度的研究主要是集中式调度: 文献［4］采用了两步优化方法，首先进行整体优化得出各微电网联络线功率，微电网则绝对服从与上层调度结果，在定联络线功率下进行下一步的优化调度;文献［5］针对冷热电联供区域多微网建立集中式的调度模型，求解区域内所有的控制变量;文献［6］建立离网海岛多微网的不确定性优化调度模型，通过改进粒子群算法集中式求解。上述研究均是考虑将微

随着经济的发展，传统能源日趋紧张，环境污染问题越来越严重，各国开始把目光投向新型清洁能源的发展，发展可再生能源发电(Renewable energy power，REP)技术成为解决传统能源所带来问题的必然选择[1-2]。微电网技术是分布式可再生能源有效利用的重要形式，然而分布式发电与传统电源具有很大的差别，其主要特点在于诸如风、光等分布式发电输出的随机性和间歇性，会对微电网的安全性和稳定性造成很

通过粒子群算法的优化调度，能量管理系统可以更好地协调光伏和蓄电池等分布式能源设备的运行，实现电力系统的高效、稳定和可靠运行。此外，该研究还可以为制定分布式能源的规模和调度策略提供参考和指导，促进可再生能源的大规模应用和智能电网的发展。粒子群算法作为一种优化算法应用于系统中，用于在考虑系统约束条件的情况下，寻找最佳的光伏和蓄电池的规模和调度策略。研究的目标是通过对光伏和蓄电池的规模进行优化，使得系统

ADMM算法在分布式调度中的应用 复刻ADMM的论文，主要参考 包括并行算法(Jocobi)和串行算法（Gaussian Seidel, GS) 主要参考文献是下面两篇：主从配电网分布式优化控制是一种将串行与并行ADMM算法相结合的方法，用于解决配电网中的优化问题。在这种方法中，每个节点都有自己的局部优化问题，通过与其他节点进行通信和协作，最终实现整个配电网的全局优化控制。首先，每个节点根据自身的

国家学生体质健康标准》的颁布，有效地促进了大中小学生关注自身体质健康的发展，激励学生积极进行身体锻炼。通过在体育场地周边安装摄像头，可以对学生的体育动作进行实时捕捉，以便对学生的运动姿态进行分析。例如，在立定跳远教学中，通过记录并分析学生起跳瞬间的腿部发力动作、手臂摆动轨迹、身体腾空姿态以及落地姿势等一系列身体变化的细节数据，可以帮助教师全面了解每个学生动作的优点和不足，从而给出针对性的改进方案。

摘要——在本文中，我们针对无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）支持的上行链路（Uplink，UL）非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）通信，提出了一种新颖的自适应解码机制（Adaptive Decoding Mechanism，ADM）。

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两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。