在混乱环境下，移动机器人的安全控制问题可以定义为：在满足机器人动力学约束的条件下，设计控制输入 u，使得机器人在运动过程中始终与障碍物保持安全距离，即对于任意时刻 t，都存在一个安全区域，机器人的状态 x(t) 始终位于该安全区域内。同时，为了实现机器人的连续运动，控制输入 u 应具有一定的连续性。

本文聚焦于具有位置、速度和输入约束的不确定二阶非线性多智能体系统的安全一致性跟踪问题。在多智能体协同跟踪目标领导者轨迹的过程中，常面临目标轨迹违反智能体局部约束的冲突情况。为解决此问题，本文提出基于控制障碍函数（CBF）的方法，通过将合作跟踪目标编码为基于控制李雅普诺夫函数的条件，状态和输入约束编码为基于CBF的约束，并针对相对度为2的位置约束设计两类基于CBF的条件。证明了改进CBF下可行控制输

基于强化学习（RL）的博弈论方法和模拟通常用于分析电力市场均衡。然而，前者仅限于信息完全的简单市场环境，难以直观地反映隐性合谋；而传统的RL算法仅限于低维离散状态和动作空间，并且收敛不稳定。为了解决上述问题，本文采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法来模拟发电公司（GenCos）的竞价策略。包括GenCo、负载和网络的不同设置的仿真实验表明，所提出的方法比传统的RL算法更准确，即使在信息不完整的环

本文针对永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制需求，提出基于STM32 F4的复合控制策略。通过脉振方波注入与滑模观测器（SMO）的切换实现全速域覆盖，结合电压磁链观测器优化中高速性能，并设计零速高频注入启动方案。实验验证表明，该方案在0-30000rpm范围内实现±0.5°的位置估算误差，零速启动带载能力达1.5N·m，满足工业机器人、电动汽车等高精度驱动场景需求。

文献来源： 经济调度是电力系统运行中的一个基本问题，它是指发电机和柔性负荷在满足一系列运行约束的条件下，使整个电力系统运行的社会福利最大化的优化问题。 传统上采用集中优化技术来解决经济调度问题，其中包括经典优化方法［1］ 和现代人工智能方法［2-4］ 。然而，当采用集中优化方法时，系统需要调度中心发布指令调度整个系统中所有的发电机和柔性负荷，调度中心需要与每一个调度对象进行信息交互［5］ 。并 且

非支配排序遗传算法（NSGA）是一种多目标优化算法，旨在解决具有多个目标函数的优化问题。NSGA是在遗传算法的基础上发展而来的，它通过一种称为"非支配排序"的策略，将解空间中的个体分为不同的等级，并通过交叉和变异等遗传操作来搜索适应于多个目标的优质解。NSGA首先对种群中的个体进行非支配排序，即根据个体之间的优劣关系将其划分为多个不同的前沿等级。一个个体如果在某个目标函数上优于另一个个体且不劣于另

柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是传统作业车间调度问题的拓展，具有更高的复杂性和灵活性。NSGA-II作为一种有效的多目标优化算法，在解决FJSP方面展现出强大的能力。本文详细探讨了NSGA-II在FJSP中的应用，包括算法原理、染色体编码、交叉变异操作、实验设计与结果分析等，旨在为实际生产调度提供有效的解决方案。

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Manygraduates?短短⼏年间，⽣成式⼈⼯智能（Gen-AI）已从最初功能有限、仅供少数早期⽤⼾使⽤的⼯具，发展成为融⼊我们⽇常⽣活、强⼤且不可或缺的资源。研究表明，随着时间的推移，⽣成式⼈⼯智能可能会对未来的⼯作产⽣深远影响。例如，在某些领域，⽣成式⼈⼯智能可能会取代⼈类（或⼤幅减轻⼈类的⼯作量），⽽在其他领域，它可能不会受到太⼤影响，甚⾄可能促进其发展。在这个问题中，你将探讨各类⾼等教

本文研究了具有非线性不确定性的多智能体系统的固定时间事件触发共识控制问题。基于事件触发策略的固定时间共识协议被提出，这些协议可以显著降低能量消耗和控制器更新的频率。集中式和分布式共识控制策略均被考虑。证明了在所提出的事件触发共识控制策略下，可以避免Zeno行为。与有限时间共识相比，固定时间共识可以在固定的收敛时间内达成，而与智能体的任意初始状态无关。最后，通过两个例子展示了固定时间事件触发共识协议