随着人工智能和自动化技术的飞速发展，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的应用日益广泛。点对点（point-to-point）轨迹生成作为多智能体协调的基础，其目标是在满足各种约束条件（如动力学约束、避障约束、通信约束等）的前提下，为每个智能体规划一条从起始点到目标点的平滑、可行的路径。传统的集中式轨迹生成方法在处理大规模

随着人工智能和自动化技术的飞速发展，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的应用日益广泛。点对点（point-to-point）轨迹生成作为多智能体协调的基础，其目标是在满足各种约束条件（如动力学约束、避障约束、通信约束等）的前提下，为每个智能体规划一条从起始点到目标点的平滑、可行的路径。传统的集中式轨迹生成方法在处理大规模

Copula是一种将多变量联合分布函数 F(x1,…

非线性模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种常用的控制方法，可以应用于多种系统，包括非线性系统。MPC基于离散化的模型和未来时间段的优化问题，通过迭代地求解优化问题来生成控制策略。

路径规划作为机器人导航、智能交通及游戏AI等领域的核心技术问题，其算法性能直接影响系统的效率与可靠性。本文以六边形网格结构为研究对象，系统对比了A算法、遗传算法、蚁群优化算法及元胞自动机算法在四组不同规模和复杂度场景下的路径规划性能。通过设计10×10、20×20、30×30及50×50网格的测试场景，从路径长度、计算时间、节点探索数量、成功率及路径质量等维度进行定量分析。实验结果表明，A算法在综

在通信领域，数字仿真对于研究和优化各种通信系统具有重要意义。预失真（DPD）算法是一种用于改善通信系统性能的关键技术。在无线通信中，功率放大器通常会引入非线性失真，这可能导致信号质量下降、频谱扩展以及干扰增加等问题。DPD 算法通过对输入信号进行预失真处理，使得经过功率放大器后的输出信号尽可能接近理想的线性放大状态，从而提高信号质量、降低误码率并提高系统的频谱效率。透明多载波卫星链路是一种卫星通信

文献来源：

实验采用公开的多模态MRI影像数据集，如BRATS数据集，该数据集包含了多种模态的MRI影像（T1、T1c、T2、FLAIR）以及对应的脑肿瘤标注信息。将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以保证实验结果的客观性和可靠性。

结构灵活性：支持交流、直流或混合组网，通过公共耦合点实现功率交互，可脱离主电网独立运行。技术优势提高可再生能源渗透率，减少弃风弃光现象。通过能量互济提升供电可靠性，例如在配电网故障时提供恢复服务。控制架构集中式分层控制：依赖能量管理系统（EMS）进行全局调度，但对通信能力要求高。分布式多代理控制：通过智能体（Agent）自主决策，降低对中心节点的依赖。非对称纳什谈判理论为多微网电能共享提供了兼顾效

随着数字媒体技术的迅速发展，音频处理已成为信息时代的关键技术之一。在日常生活中，从录音设备捕捉的原始音频到最终呈现给听众的声音，需要经过一系列复杂的处理步骤。这一过程面临三大核心挑战：高效存储、降噪处理和音色优化。首先，音频数据通常体积庞大，需要在保证质量的前提下进行高效存储和传输。不同的音频格式（如 WAV、MP3、FLAC 等）采用不同的编码算法，在文件大小与音质之间形成了复杂的权衡关系。