做網(wǎng)站的公司叫中什么,揭陽(yáng)市seo點(diǎn)擊排名軟件價(jià)格,wordpress安全問(wèn)題,哪些網(wǎng)站可以做公司制度?作者簡(jiǎn)介#xff1a;熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者#xff0c;擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。#x1f34e; 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;個(gè)人信條#xff1a;格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿真…?作者簡(jiǎn)介熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)Matlab科研工作室個(gè)人信條格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿真咨詢(xún)內(nèi)容私信。內(nèi)容介紹一、引言無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃的價(jià)值與算法適配性無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃是無(wú)人機(jī)自主飛行的核心關(guān)鍵技術(shù)其核心目標(biāo)是在復(fù)雜三維環(huán)境含地形起伏、障礙物、禁飛區(qū)等約束中為無(wú)人機(jī)規(guī)劃一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)路徑同時(shí)滿(mǎn)足航程、能耗、飛行平穩(wěn)性、避障安全性等多維度指標(biāo)。該技術(shù)廣泛應(yīng)用于物流配送、電力巡檢、應(yīng)急救援、地形測(cè)繪、軍事偵察等領(lǐng)域——例如電力巡檢中需規(guī)避輸電線路與桿塔應(yīng)急救援中需快速穿越復(fù)雜地形抵達(dá)目標(biāo)區(qū)域均對(duì)路徑規(guī)劃的精度、效率與魯棒性提出極高要求。傳統(tǒng)無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃多基于二維平面拓展難以精準(zhǔn)適配真實(shí)三維空域環(huán)境而三維路徑規(guī)劃因環(huán)境建模復(fù)雜度高、約束條件多三維空間障礙物規(guī)避、高度梯度限制等對(duì)算法的尋優(yōu)能力與計(jì)算效率挑戰(zhàn)極大。當(dāng)前主流的三維路徑規(guī)劃算法可分為傳統(tǒng)路徑搜索算法、曲線平滑算法與智能優(yōu)化算法三類(lèi)A*算法與JPS跳點(diǎn)搜索算法屬于傳統(tǒng)啟發(fā)式搜索算法具備尋優(yōu)邏輯清晰、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)Bezier曲線算法專(zhuān)注于路徑平滑優(yōu)化可提升飛行穩(wěn)定性L-BSGF分層?xùn)鸥駫呙枭煽蚣芡ㄟ^(guò)環(huán)境建模優(yōu)化提升規(guī)劃效率HAOAROA混合自適應(yīng)鴕鳥(niǎo)優(yōu)化算法則屬于新型智能優(yōu)化算法具備強(qiáng)全局尋優(yōu)能力可適配復(fù)雜多約束場(chǎng)景。本文將系統(tǒng)解析上述五種算法的核心原理構(gòu)建統(tǒng)一的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃框架詳細(xì)闡述從環(huán)境建模、算法實(shí)現(xiàn)、路徑平滑到性能驗(yàn)證的全流程并通過(guò)對(duì)比分析五種算法的規(guī)劃精度、計(jì)算效率、路徑平滑度等指標(biāo)為不同應(yīng)用場(chǎng)景下的算法選型提供參考。二、基礎(chǔ)原理五種核心算法的核心機(jī)制與三維適配改進(jìn)無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃的核心邏輯是“環(huán)境建模-目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建-約束條件界定-算法尋優(yōu)-路徑優(yōu)化”五種算法雖屬于不同類(lèi)型但均圍繞這一核心邏輯展開(kāi)其差異主要體現(xiàn)在尋優(yōu)策略、適配場(chǎng)景與優(yōu)化目標(biāo)上。以下分別解析各算法的核心原理及針對(duì)三維場(chǎng)景的適配改進(jìn)。一A*算法三維啟發(fā)式搜索的基礎(chǔ)框架A*算法是一種基于啟發(fā)函數(shù)的貪婪搜索算法核心優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)啟發(fā)信息引導(dǎo)搜索方向平衡尋優(yōu)精度與計(jì)算效率是三維路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)算法之一。核心原理A*算法通過(guò)評(píng)估函數(shù)f(n)g(n)h(n)引導(dǎo)搜索其中g(shù)(n)為從起點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際代價(jià)如路徑長(zhǎng)度、能耗h(n)為從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)n到終點(diǎn)的啟發(fā)代價(jià)需滿(mǎn)足h(n)≤真實(shí)代價(jià)保證算法完備性。算法通過(guò)優(yōu)先擴(kuò)展f(n)值最小的節(jié)點(diǎn)逐步逼近終點(diǎn)最終形成最優(yōu)路徑。三維適配改進(jìn)二維A*算法的節(jié)點(diǎn)僅含(x,y)坐標(biāo)三維場(chǎng)景需擴(kuò)展為(x,y,z)三維坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)同時(shí)啟發(fā)函數(shù)需適配三維空間——常用三維歐氏距離作為啟發(fā)函數(shù)h(n)√[(x?-x?)2(y?-y?)2(z?-z?)2]x?,y?,z?為終點(diǎn)坐標(biāo)x?,y?,z?為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)確保啟發(fā)信息能精準(zhǔn)反映三維空間距離關(guān)系。此外三維場(chǎng)景中節(jié)點(diǎn)鄰域擴(kuò)展需考慮6個(gè)方向前后、左右、上下或26個(gè)方向含斜向需根據(jù)環(huán)境復(fù)雜度選擇鄰域擴(kuò)展策略26向擴(kuò)展精度更高但計(jì)算量更大6向擴(kuò)展效率更高但可能遺漏最優(yōu)路徑。優(yōu)勢(shì)與局限優(yōu)勢(shì)是原理簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)難度低、尋優(yōu)結(jié)果穩(wěn)定局限是在復(fù)雜三維環(huán)境如密集障礙物、大尺度空域中搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)量多計(jì)算效率下降且規(guī)劃路徑易出現(xiàn)“鋸齒狀”需后續(xù)平滑優(yōu)化。二JPS算法三維跳點(diǎn)搜索的效率提升機(jī)制JPS算法是A*算法的改進(jìn)版核心創(chuàng)新是通過(guò)“跳點(diǎn)Jump Point”篩選減少搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)量大幅提升搜索效率尤其適配大尺度三維空域規(guī)劃。核心原理JPS算法通過(guò)定義“跳點(diǎn)”規(guī)則僅保留對(duì)路徑規(guī)劃有決定性作用的節(jié)點(diǎn)跳點(diǎn)跳過(guò)冗余中間節(jié)點(diǎn)。跳點(diǎn)需滿(mǎn)足兩個(gè)條件一是從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到跳點(diǎn)的路徑為最優(yōu)二是跳點(diǎn)存在至少一個(gè)鄰域節(jié)點(diǎn)其最優(yōu)路徑需經(jīng)過(guò)該跳點(diǎn)。算法通過(guò)遞歸搜索跳點(diǎn)大幅壓縮搜索空間提升計(jì)算效率。三維適配改進(jìn)三維JPS的核心是構(gòu)建三維跳點(diǎn)判斷規(guī)則需兼顧x、y、z三個(gè)維度的方向約束① 強(qiáng)制跳點(diǎn)當(dāng)節(jié)點(diǎn)的某一方向鄰域存在障礙物或節(jié)點(diǎn)為終點(diǎn)時(shí)判定為強(qiáng)制跳點(diǎn)② 自然跳點(diǎn)當(dāng)節(jié)點(diǎn)在某一方向上的延伸路徑中存在鄰域節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑需經(jīng)過(guò)該節(jié)點(diǎn)時(shí)判定為自然跳點(diǎn)。例如在三維空間中若節(jié)點(diǎn)(n_x,n_y,n_z)沿x軸正方向延伸時(shí)其(y,z)平面內(nèi)的鄰域節(jié)點(diǎn)需通過(guò)該節(jié)點(diǎn)到達(dá)終點(diǎn)則該節(jié)點(diǎn)為自然跳點(diǎn)。同時(shí)三維跳點(diǎn)的鄰域擴(kuò)展需同步考慮三個(gè)維度的方向組合確保不遺漏關(guān)鍵路徑。優(yōu)勢(shì)與局限優(yōu)勢(shì)是計(jì)算效率遠(yuǎn)高于A*算法搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)量大幅減少適配大尺度三維場(chǎng)景局限是跳點(diǎn)規(guī)則在不規(guī)則障礙物環(huán)境中易失效可能出現(xiàn)路徑斷裂或?qū)?yōu)失敗需結(jié)合環(huán)境預(yù)處理優(yōu)化跳點(diǎn)判斷邏輯。三Bezier曲線算法三維路徑平滑的核心工具Bezier曲線算法并非獨(dú)立的路徑搜索算法而是專(zhuān)注于路徑平滑優(yōu)化的輔助算法——其核心作用是將A*、JPS等算法規(guī)劃的“鋸齒狀”離散路徑擬合為連續(xù)光滑的曲線降低無(wú)人機(jī)飛行過(guò)程中的姿態(tài)調(diào)整頻率提升飛行穩(wěn)定性與安全性。核心原理Bezier曲線通過(guò)控制點(diǎn)定義曲線形狀n次Bezier曲線的表達(dá)式為B(t)Σ??? C(n,k)t?(1-t)???P?t∈[0,1]其中C(n,k)為二項(xiàng)式系數(shù)P?為控制點(diǎn)。曲線具備“端點(diǎn)插值性”曲線經(jīng)過(guò)首末控制點(diǎn)與“凸包性”曲線完全處于控制點(diǎn)構(gòu)成的凸包內(nèi)可通過(guò)調(diào)整控制點(diǎn)位置精準(zhǔn)調(diào)控曲線形狀。三維適配改進(jìn)三維Bezier曲線將控制點(diǎn)擴(kuò)展為三維坐標(biāo)(P??,P??,P?z)通過(guò)對(duì)離散路徑節(jié)點(diǎn)進(jìn)行采樣選取關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)作為初始控制點(diǎn)再通過(guò)優(yōu)化控制點(diǎn)位置如最小化曲線曲率、規(guī)避障礙物擬合生成三維光滑路徑。例如針對(duì)A*算法規(guī)劃的三維離散節(jié)點(diǎn)序列可每隔2-3個(gè)節(jié)點(diǎn)選取一個(gè)控制點(diǎn)補(bǔ)充路徑拐點(diǎn)作為強(qiáng)制控制點(diǎn)確保平滑后的路徑不偏離原始最優(yōu)路徑同時(shí)規(guī)避三維障礙物。優(yōu)勢(shì)與局限優(yōu)勢(shì)是路徑平滑度高可直接適配無(wú)人機(jī)飛行控制需求局限是無(wú)法獨(dú)立完成路徑搜索需依賴(lài)前置路徑搜索算法提供初始路徑且控制點(diǎn)數(shù)量過(guò)多時(shí)計(jì)算復(fù)雜度上升。四L-BSGF算法分層?xùn)鸥窠５男蕛?yōu)化框架L-BSGF分層?xùn)鸥駫呙枭煽蚣芎诵膬?yōu)勢(shì)在于通過(guò)分層?xùn)鸥窕?yōu)化三維環(huán)境描述減少冗余環(huán)境數(shù)據(jù)提升路徑規(guī)劃的效率與精度尤其適配地形起伏較大、障礙物分布復(fù)雜的三維場(chǎng)景。核心原理L-BSGF將三維環(huán)境按高度梯度劃分為多個(gè)二維分層?xùn)鸥裢ㄟ^(guò)“全局粗柵格建模-局部細(xì)柵格優(yōu)化”的雙層架構(gòu)處理環(huán)境數(shù)據(jù)全局層采用大柵格尺寸快速構(gòu)建環(huán)境輪廓篩選出無(wú)障礙物的可行區(qū)域局部層在可行區(qū)域內(nèi)采用小柵格尺寸精準(zhǔn)描述障礙物細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn)“全局高效搜索-局部精準(zhǔn)避障”的平衡。同時(shí)通過(guò)柵格掃描算法快速標(biāo)記障礙物區(qū)域生成環(huán)境占用圖為后續(xù)路徑搜索提供精準(zhǔn)的環(huán)境信息。三維適配改進(jìn)三維L-BSGF的核心是合理劃分高度分層需根據(jù)無(wú)人機(jī)飛行高度范圍與地形起伏幅度確定分層間距如地形起伏50m范圍內(nèi)劃分為10層每層高度間隔5m確保各分層能完整覆蓋三維環(huán)境同時(shí)各分層?xùn)鸥裥柰ㄟ^(guò)高度坐標(biāo)關(guān)聯(lián)形成完整的三維環(huán)境占用圖。在路徑規(guī)劃階段算法先在全局粗柵格中快速搜索可行路徑框架再在局部細(xì)柵格中優(yōu)化路徑細(xì)節(jié)規(guī)避微小障礙物。優(yōu)勢(shì)與局限優(yōu)勢(shì)是環(huán)境建模精度與效率平衡較好適配復(fù)雜三維地形環(huán)境局限是分層間距的選擇對(duì)規(guī)劃結(jié)果影響較大分層過(guò)粗易遺漏障礙物分層過(guò)細(xì)則計(jì)算量上升。五HAOAROA算法混合自適應(yīng)智能優(yōu)化的全局尋優(yōu)機(jī)制HAOAROA混合自適應(yīng)鴕鳥(niǎo)優(yōu)化算法是基于鴕鳥(niǎo)覓食行為改進(jìn)的新型智能優(yōu)化算法通過(guò)模擬鴕鳥(niǎo)“全局探索-局部開(kāi)發(fā)”的覓食策略結(jié)合自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整機(jī)制具備強(qiáng)全局尋優(yōu)能力可適配多約束、非線性的復(fù)雜三維路徑規(guī)劃場(chǎng)景。核心原理原始鴕鳥(niǎo)優(yōu)化算法AROA通過(guò)“探索階段”鴕鳥(niǎo)大范圍搜索食物對(duì)應(yīng)算法全局尋優(yōu)與“開(kāi)發(fā)階段”鴕鳥(niǎo)在局部區(qū)域精準(zhǔn)覓食對(duì)應(yīng)算法局部?jī)?yōu)化實(shí)現(xiàn)尋優(yōu)HAOAROA在其基礎(chǔ)上引入混合策略① 自適應(yīng)權(quán)重調(diào)整根據(jù)尋優(yōu)進(jìn)程動(dòng)態(tài)調(diào)整全局探索與局部開(kāi)發(fā)的權(quán)重避免過(guò)早收斂到局部最優(yōu)② 交叉變異機(jī)制引入遺傳算法的交叉變異操作增強(qiáng)種群多樣性③ 約束處理機(jī)制針對(duì)無(wú)人機(jī)飛行約束如最大爬升角、最大航程設(shè)計(jì)懲罰函數(shù)確保尋優(yōu)結(jié)果滿(mǎn)足實(shí)際飛行需求。算法將三維路徑規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題通過(guò)種群迭代尋優(yōu)生成最優(yōu)路徑。三維適配改進(jìn)將三維路徑編碼為種群個(gè)體每個(gè)個(gè)體對(duì)應(yīng)一條三維路徑由多個(gè)(x,y,z)節(jié)點(diǎn)組成構(gòu)建多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)fω?Lω?Eω?S其中L為路徑長(zhǎng)度E為飛行能耗S為路徑平滑度ω?、ω?、ω?為權(quán)重系數(shù)引入約束條件路徑節(jié)點(diǎn)需規(guī)避障礙物、高度梯度需小于無(wú)人機(jī)最大爬升角、路徑總長(zhǎng)度需小于最大航程等通過(guò)懲罰函數(shù)將約束條件融入適應(yīng)度函數(shù)如違反約束則增加適應(yīng)度值降低個(gè)體競(jìng)爭(zhēng)力。優(yōu)勢(shì)與局限優(yōu)勢(shì)是全局尋優(yōu)能力強(qiáng)可處理多約束復(fù)雜場(chǎng)景規(guī)劃路徑綜合性能優(yōu)局限是計(jì)算復(fù)雜度較高實(shí)時(shí)性略差于A*、JPS等傳統(tǒng)算法適用于離線規(guī)劃或準(zhǔn)實(shí)時(shí)規(guī)劃場(chǎng)景?? 運(yùn)行結(jié)果 部分代碼% Benchmark Functions for HAOAROA Algorithmclc;clear;close all;n 2; % Dimensionality for plotting in 2D or 3Dx linspace(-5, 5, 100);y linspace(-5, 5, 100);[X, Y] meshgrid(x, y);% Create a figure for all subplotsfigure;% Sphere FunctionsphereFunction (X, Y) X.^2 Y.^2;subplot(2,3,1); % Create a subplot in a 2x3 grid, position 1mesh(X, Y, sphereFunction(X, Y));title(Sphere Function);xlabel(X);ylabel(Y);zlabel(f(X,Y));grid on;% Rastrigin FunctionrastriginFunction (X, Y) 20 (X.^2 - 10 * cos(2 * pi * X)) (Y.^2 - 10 * cos(2 * pi * Y));subplot(2,3,2); % Create a subplot in a 2x3 grid, position 2mesh(X, Y, rastriginFunction(X, Y));title(Rastrigin Function);xlabel(X);ylabel(Y);zlabel(f(X,Y));grid on;% Rosenbrock Function (Valley or Banana function)rosenbrockFunction (X, Y) 100 * (Y - X.^2).^2 (X - 1).^2;subplot(2,3,3); % Create a subplot in a 2x3 grid, position 3mesh(X, Y, rosenbrockFunction(X, Y));title(Rosenbrock Function);xlabel(X);ylabel(Y);zlabel(f(X,Y));grid on;% Ackley FunctionackleyFunction (X, Y) -20 * exp(-0.2 * sqrt(0.5 * (X.^2 Y.^2))) ...- exp(0.5 * (cos(2 * pi * X) cos(2 * pi * Y))) 20 exp(1);subplot(2,3,4); % Create a subplot in a 2x3 grid, position 4mesh(X, Y, ackleyFunction(X, Y));title(Ackley Function);xlabel(X);ylabel(Y);zlabel(f(X,Y));grid on;% Griewank FunctiongriewankFunction (X, Y) 1 (X.^2 Y.^2) / 4000 - cos(X) .* cos(Y / sqrt(2));subplot(2,3,5); % Create a subplot in a 2x3 grid, position 5mesh(X, Y, griewankFunction(X, Y));title(Griewank Function);xlabel(X);ylabel(Y);zlabel(f(X,Y));grid on;% Adjust layoutsgtitle(Benchmark Functions for HAOAROA Algorithm); % Super title for the figure 參考文獻(xiàn)N. Basil et al., “Performance analysis of hybrid optimization approach for UAV path planning control using FOPID-TID controller and HAOAROA algorithm,” Sci. Rep., vol. 15, no. 1, p. 4840, 2025. 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書(shū)和數(shù)學(xué)建模資料團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)輔導(dǎo)定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢(mèng) 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化、背包問(wèn)題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問(wèn)題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱調(diào)度、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問(wèn)題、VRPPD問(wèn)題、多中心VRP問(wèn)題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問(wèn)題、多中心多車(chē)型的VRP問(wèn)題、 動(dòng)態(tài)VRP問(wèn)題、雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車(chē)輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃、混合流水車(chē)間問(wèn)題、 訂單拆分調(diào)度問(wèn)題、 公交車(chē)的調(diào)度排班優(yōu)化問(wèn)題、航班擺渡車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題、選址路徑規(guī)劃問(wèn)題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、泄漏源定位、冷鏈、時(shí)間窗、多車(chē)場(chǎng)等、選址優(yōu)化、港口岸橋調(diào)度優(yōu)化、交通阻抗、重分配、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、通信上傳下載分配優(yōu)化 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸、分類(lèi)、聚類(lèi)和降維2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門(mén)控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)2.12 RF隨機(jī)森林時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.16 時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.17 時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.19 Transform各類(lèi)組合時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷圖像處理方面圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知 路徑規(guī)劃方面旅行商問(wèn)題TSP、車(chē)輛路徑問(wèn)題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、 充電車(chē)輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉(cāng)儲(chǔ)巡邏、公交車(chē)時(shí)間調(diào)度、水庫(kù)調(diào)度優(yōu)化、多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、 通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配 信號(hào)處理方面信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、心電信號(hào)、DOA估計(jì)、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號(hào)處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號(hào)調(diào)制、誤碼率、信號(hào)估計(jì)、DTMF、信號(hào)檢測(cè)電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測(cè)、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法、電動(dòng)汽車(chē)充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲(chǔ)能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度虛擬電廠能源消納風(fēng)光出力控制策略多目標(biāo)優(yōu)化博弈能源調(diào)度魯棒優(yōu)化電力系統(tǒng)核心問(wèn)題經(jīng)濟(jì)調(diào)度機(jī)組組合、最優(yōu)潮流、安全約束優(yōu)化。新能源消納風(fēng)光儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃、棄風(fēng)棄光率量化、爬坡速率約束建模多能耦合系統(tǒng)電-氣-熱聯(lián)合調(diào)度、P2G與儲(chǔ)能容量配置新型電力系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)靈活性資源虛擬電廠、需求響應(yīng)、V2G車(chē)網(wǎng)互動(dòng)、分布式儲(chǔ)能優(yōu)化穩(wěn)定與控制慣量支撐策略、低頻振蕩抑制、黑啟動(dòng)預(yù)案設(shè)計(jì)低碳轉(zhuǎn)型碳捕集電廠建模、綠氫制備經(jīng)濟(jì)性分析、LCOE度電成本核算風(fēng)光出力預(yù)測(cè)LSTM/Transformer時(shí)序預(yù)測(cè)、預(yù)測(cè)誤差場(chǎng)景生成GAN/蒙特卡洛不確定性?xún)?yōu)化魯棒優(yōu)化、隨機(jī)規(guī)劃、機(jī)會(huì)約束建模能源流分析、PSASP復(fù)雜電網(wǎng)建模經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法優(yōu)化改進(jìn)模型優(yōu)化潮流分析魯棒優(yōu)化創(chuàng)新點(diǎn)文獻(xiàn)復(fù)現(xiàn)微電網(wǎng)配電網(wǎng)規(guī)劃運(yùn)行調(diào)度綜合能源混合儲(chǔ)能容量配置平抑風(fēng)電波動(dòng)多目標(biāo)優(yōu)化靜態(tài)交通流量分配階梯碳交易分段線性化光伏混合儲(chǔ)能VSG并網(wǎng)運(yùn)行構(gòu)網(wǎng)型變流器 虛擬同步機(jī)等包括混合儲(chǔ)能HESS蓄電池超級(jí)電容器電壓補(bǔ)償,削峰填谷一次調(diào)頻功率指令跟隨光伏儲(chǔ)能參與一次調(diào)頻功率平抑直流母線電壓控制MPPT最大功率跟蹤控制構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能光伏微電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化新能源虛擬同同步機(jī)VSG并網(wǎng)小信號(hào)模型 元胞自動(dòng)機(jī)方面交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng) 金屬腐蝕 雷達(dá)方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、SOC估計(jì)、陣列優(yōu)化、NLOS識(shí)別 車(chē)間調(diào)度零等待流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題NWFSP、置換流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題PFSP、混合流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題HFSP、零空閑流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題NIFSP、分布式置換流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題 DPFSP、阻塞流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題BFSP5 往期回顧掃掃下方二維碼