我们提出了FJSP的多MDP公式，并引入了新的状态、动作和奖励的表示，以解决复杂的调度问题。灵活作业车间调度问题（FJSP）在现代制造业中起着至关重要的作用，广泛用于各种制造工艺，例如半导体制造，汽车和纺织品制造（Brucker和Schlie，1990，Garey等人，1976，Jain和Meeran，1999，Kacem等人，2002）。精确的方法，如数学规划，在整个解空间中寻找最优解，但由于它

随着全球能源结构转型和智能电网技术发展，能源市场呈现高度动态化与不确定性特征。传统基于规则的交易策略难以适应复杂市场环境，而Q-learning算法凭借其无模型学习、动态适应性和鲁棒性优势，成为优化能源交易决策的重要工具。本文系统阐述Q-learning算法原理，构建面向能源市场的马尔可夫决策过程（MDP）模型，通过仿真实验验证其在电力交易、微电网运营等场景中的效益优化能力，并提出深度强化学习、多

随着多智能体系统（MAS）在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的广泛应用，如何实现高效、安全、协同的点对点轨迹生成成为核心挑战。分布式模型预测控制（DMPC）通过将集中式优化问题分解为局部子问题，结合预测模型与分布式通信机制，为大规模多智能体系统的轨迹规划提供了有效解决方案。本文系统梳理了DMPC在多智能体点对点过渡中的关键技术，包括模型构建、约束处理、协调机制及优化算法，分析了其可扩

本文聚焦于带阻尼的PID控制器在多智能体系统中单个智能体控制的应用研究。通过引入微分项（D项）的阻尼作用，结合比例（P项）和积分（I项）环节，构建适用于多智能体动态环境的PID控制框架。研究结果表明，带阻尼的PID控制器能有效提升单个智能体的轨迹跟踪精度、抗干扰能力和系统稳定性，尤其在存在通信延迟或模型不确定性的场景下表现突出。

DMPC方法通过将每个车辆的控制问题分解为局部优化问题，并利用滚动优化策略进行求解，实现车辆的协同控制。建立车辆动力学模型：考虑异构车辆的动力学差异，采用包含车辆质量、空气阻力系数、滚动阻力系数等参数的非线性车辆动力学模型。设计DMPC控制器：每个车辆作为一个独立的智能体，利用预测状态信息建立自身的优化问题。优化问题的约束包括车辆的动力学约束、控制输入约束和安全距离约束。信息传递机制：每个车辆将自

DMPC方法通过将每个车辆的控制问题分解为局部优化问题，并利用滚动优化策略进行求解，实现车辆的协同控制。建立车辆动力学模型：考虑异构车辆的动力学差异，采用包含车辆质量、空气阻力系数、滚动阻力系数等参数的非线性车辆动力学模型。设计DMPC控制器：每个车辆作为一个独立的智能体，利用预测状态信息建立自身的优化问题。优化问题的约束包括车辆的动力学约束、控制输入约束和安全距离约束。信息传递机制：每个车辆将自

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💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1 概述📚2 运行结果2.1 算例12.2 算例22.3 算例3🎉3参考文献🌈4 Matlab代码、数据、文章💥1 概述摘要：凸优化与稀疏促进的凸正则化是估计噪声中稀疏信号的标准方法。为了比凸

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。

视觉惯性数据融合在室内导航中的核心价值在于互补纠偏与环境适应性。通过紧耦合算法、多传感器冗余及深度学习优化，系统在复杂场景下的定位误差可控制在1%以内（如100米路径误差<1米）。随着MEMS传感器精度的提升（如下一代陀螺仪零偏不稳定性目标<5°/hr），以及边缘AI算力的发展，智能手机将成为室内外无缝导航的关键载体。📚2 运行结果部分代码：i=0;i=i+1;endfrq=30;🎉3参考文献