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

引入了一种高效的半数值边界元方法，用于计算交指触摸传感器的响应，并用其展示了嵌入式印刷电容式触摸传感器在钢基材上的一些有趣特性。该方法的优势在于能够高效计算具有有限导电性的层组合以及任意顺序的层介电常数，适用于所有纵横比。该方法还用于进一步研究之前的发现，我们已经表明，在低频下测量交指电极之间的耦合电容是最灵敏的方法。

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

飞机电力系统 (EPS) 是安全关键系统，可为起落架或飞行控制执行器等重要负载提供电力。随着一些液压、气动和机械部件被电气部件取代，现代飞机 EPS 变得越来越复杂，因为硬件子系统数量更多以及它们与嵌入式控制软件的交互 [1]。电力系统的电气化允许实施智能控制技术，通过对电力资源的优化管理来实现更高的性能和整体效率。然而，今天的 EPS 设计主要遵循顺序衍生设计过程，其估计早期设计决策对最终实施的

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

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

1. 冲突避免：多无人机同时作业时，极易出现飞行路径交叉、空域争抢等冲突，利用 ABC 算法规划时，需额外增加约束机制，如基于时间窗或空间分离的策略，确保无人机之间保持安全距离，避免碰撞。未来，随着硬件算力提升、算法改进融合，基于 ABC 算法的无人机路径规划有望实现更精准、高效的多场景应用，推动无人机产业迈向新高度。然而，无人机要安全、高效地完成任务，精准且优化的路径规划至关重要，特别是在复杂的

然而，由于海洋环境的复杂性和不确定性，AUV的自主控制面临挑战。因此，本文提出了一种基于QLearning自适应强化学习的PID控制器，旨在提高AUV在不确定环境下的控制性能。具体来说，通过QLearning算法优化PID控制器的参数，使其能够适应不同的环境条件并实现更好的控制性能。结果表明，基于QLearning的自适应PID控制器在不同的海洋环境下都能够实现更好的控制性能，表现出更高的稳定性和

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全覆盖路径规划是机器人、无人机及自动化设备在环境监测、农业喷洒、建筑3D打印等领域的关键技术。传统螺旋规划虽能实现区域遍历，但存在路径冗余、复杂环境适应性差等问题。本文提出一种融合A*算法的螺旋式全覆盖路径规划方法，通过构建分层栅格地图、设计动态启发函数及优化螺旋扩展策略，实现复杂环境下的高效、无遗漏覆盖。实验表明，该方法在路径长度、覆盖率及死点数量等指标上显著优于传统螺旋算法，为动态环境下的全覆