qq_59747472的博客

近年来，随着社会经济的快速发展和科技水平的不断提高，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）在各个领域展现出巨大的应用潜力，例如交通运输、机器人控制、资源分配、传感器网络等等。在众多多智能体系统问题中，一致性问题占据核心地位，其目标是使得系统中所有智能体的状态最终趋于统一。一致性不仅是构建复杂多智能体系统的基石，也是保证系统稳定运行和实现复杂协同任务的关键。在复杂且动态的环境下，传统的连续控制方法往往难以满足实时性和鲁棒性要求。

摘要: 风电预测对于提高电力系统稳定性和经济性至关重要。然而，风速的非线性、间歇性和随机性使得准确预测风电功率极具挑战性。

摘要: 轴承作为旋转机械的核心部件，其运行状态直接影响着设备的可靠性和安全性。准确、高效的轴承故障诊断对于保障工业生产至关重要。本文提出了一种基于北方苍鹰优化算法(NGO)优化双向时间卷积神经网络(BiTCN)的轴承故障诊断方法。该方法利用BiTCN强大的时间序列特征提取能力，并结合NGO算法优化BiTCN的网络结构和参数，以提高诊断精度和效率。通过在公开数据集上的实验验证，结果表明该方法相较于传统方法具有更高的诊断准确率和更强的鲁棒性。关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；北方苍鹰优化算法；

直流微电网因其高效、灵活和易于集成的特性，在分布式能源利用和智能电网建设中扮演着日益重要的角色。然而，直流微电网中分布式电源和负载的复杂性和不确定性给其优化调度带来了严峻挑战。本文深入探讨了基于双层共识控制的直流微电网优化调度策略。首先，阐述了直流微电网的特点和调度挑战；其次，详细介绍了双层共识控制框架，该框架由上层优化层和下层共识控制层构成，上层优化层负责全局优化目标，下层共识控制层负责实现分布式电源的自主协调和功率分配；最后，讨论了该框架在不同场景下的应用和仿真结果，并展望了未来的研究方向。

在当今信息爆炸的时代，高维数据和复杂的分类问题日益普遍。有效的特征选择和精确的分类模型对于数据分析和预测至关重要。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的机器学习算法，在分类问题中表现出色，尤其擅长处理高维数据和非线性问题。然而，SVM的性能在很大程度上取决于其参数的选取，特别是惩罚因子C和核函数的参数。传统的手动调参方法效率低下且容易陷入局部最优解。为了解决这一问题，元启发式算法被广泛应用于SVM的参数优化。

在诸多非线性滤波算法中，无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）因其无需线性化模型且能有效处理非线性系统状态估计问题而备受青睐。然而，传统的UKF算法依赖于对系统噪声和观测噪声的精确假设，这在实际应用中往往难以满足。尤其当观测噪声存在未知的时变特性或非高斯分布时，固定的观测噪声协方差矩阵将导致滤波精度显著下降甚至发散。为了解决这一问题，基于观测误差自适应调节的UKF算法应运而生，其核心思想是利用观测信息的特性，实时估计或调整观测噪声协方差矩阵，从而提升滤波跟踪精度。

无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为一种新兴的空中平台，因其体积小、成本低、灵活性高、适应性强等优点，在军事侦察、农业植保、物流运输、灾害救援等领域得到广泛应用。然而，在复杂环境中，无人机航迹规划面临着诸多挑战，如障碍物威胁、飞行高度限制、能量消耗约束等。如何设计一种高效、安全、可靠的航迹规划算法，保证无人机安全、快速地到达目标点，成为亟待解决的关键问题。

粒子滤波（Particle Filter, PF），作为一种基于蒙特卡洛方法的非线性、非高斯系统状态估计技术，近年来在诸多领域展现出强大的应用潜力。它通过使用一组带权重的随机粒子来近似后验概率分布，从而能够有效地处理非线性、非高斯问题，克服了传统滤波方法如卡尔曼滤波的局限性。然而，标准粒子滤波算法在实际应用中仍然面临着诸如粒子贫乏、计算复杂度高等挑战。因此，围绕粒子滤波算法的改进及其应用研究一直备受关注，并成为当前研究的热点。

无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为一种灵活、高效、低成本的空中平台，在城市安全巡逻、交通监控、灾害评估、物流配送等诸多领域展现出巨大的应用潜力。然而，城市环境的复杂性，例如高楼林立、障碍物众多以及法规限制等，对无人机安全、高效的飞行提出了严峻挑战。因此，如何在城市环境中规划出一条安全、可行且优化的三维路径，成为无人机应用的关键问题。

配电网作为电力系统的末端环节，承担着将电力输送到千家万户的重要任务。随着可再生能源技术的快速发展，分布式电源（Distributed Generation，DG）在配电网中的渗透率日益提高。分布式电源的接入，在提高供电可靠性、减少线路损耗、降低环境污染等方面具有显著优势。然而，大规模、无序接入的分布式电源也给配电网的稳定运行带来了诸多挑战，例如电压波动、潮流倒灌、保护协调困难等。因此，如何对分布式电源进行优化调度，以实现配电网的安全、稳定、经济运行，已成为当前电力系统研究的热点和难点问题。

语音编码技术作为现代通信和信息存储的核心组成部分，在降低数据传输带宽和存储空间的同时，力求最大程度地保持语音质量。自适应差分脉冲编码调制 (ADPCM) 作为一种高效且相对简单的语音编码技术，凭借其预测编码的优势，在低比特率语音编码领域得到了广泛应用。本文旨在深入研究 ADPCM 的原理、算法实现，并探讨其性能优化方法，从而为实际应用中 ADPCM 的部署提供理论依据和技术指导。1. 引言随着互联网和移动通信技术的飞速发展，语音通信的需求日益增长。

在现代制造业中，车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是通过合理安排生产任务，优化资源利用率，缩短生产周期，从而提高生产效率。零空闲流水车间调度问题（No-Idle Flow Shop Scheduling Problem, NIFSP）是JSSP的一个重要变种，其特点是机器在加工过程中不允许出现空闲状态，即一旦开始加工，必须连续进行直到所有任务完成。

在现代科学研究和工程实践中，回归预测扮演着至关重要的角色。它致力于建立输入变量与输出变量之间的关系模型，从而实现对未来数据的预测和分析。传统的回归方法，如线性回归、多项式回归等，虽然在一定程度上能够解决某些问题，但往往存在过拟合、计算复杂度高等问题。近年来，一种基于稀疏核函数的概率模型——相关向量机 (Relevance Vector Machine, RVM) 逐渐受到关注，并在多输入单输出 (Multiple-Input Single-Output, MISO) 回归预测领域展现出独特的优势。

在现代工业领域，工艺参数和工程设计的优化是提升产品质量、降低生产成本、提高效率的关键环节。随着复杂系统建模和优化技术的不断发展，传统的经验式方法和单一目标优化方法已难以满足日益增长的优化需求。因此，结合人工智能和智能优化算法，构建高效、精确的优化模型成为研究热点。

时间序列预测作为一种重要的统计分析手段，在金融、气象、电力等领域有着广泛的应用。近年来，随着数据量的激增以及复杂性的提升，传统的时间序列预测方法面临着诸多挑战，例如模型参数选择困难、泛化能力不足等问题。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)凭借其优秀的泛化能力和非线性拟合能力，在时间序列预测领域表现出了良好的性能。然而，SVM模型的性能很大程度上依赖于其参数的选择，传统的手动调参方式往往耗时且效果不佳。

多变量回归预测在诸多领域，如金融、气象、工程等，都扮演着至关重要的角色。传统的回归方法，如线性回归、支持向量回归（SVR）等，在处理复杂、非线性关系时面临挑战。近年来，深度学习模型，尤其是Transformer模型，凭借其强大的序列建模能力，在回归任务中展现出潜力。然而，Transformer模型的训练依赖于大量数据，且超参数优化耗时。本文提出一种创新方法，将Transformer模型与贝叶斯优化（BO）-SVR相结合，旨在提高多变量回归预测的准确性和效率。

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）作为一个分布式人工智能的研究领域，在诸多复杂问题的解决中展现出强大的优势。通过多个自主智能体的协作与交互，MAS能够有效地处理诸如交通控制、资源分配、智能制造等需要高度并行性和动态适应性的任务。然而，在MAS仿真中，如何保证各个智能体之间事件发生的顺序和逻辑关系，即实现时间同步，成为了一个关键挑战。时间同步的准确性直接影响到仿真结果的可靠性和有效性，进而影响到基于仿真结果的决策。

随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源日益紧张，人们对高速率、高可靠性无线通信的需求也愈发迫切。多输入多输出 (MIMO) 技术和正交频分复用 (OFDM) 技术作为两种关键的无线通信技术，分别在提高频谱效率和对抗多径衰落方面发挥着重要作用。将两者结合的MIMO-OFDM技术，能够在实现高数据传输速率的同时，有效克服多径衰落带来的影响，成为当前无线通信系统的重要发展方向。而空时分组编码 (STBC) 作为一种有效的MIMO分集技术，能够进一步提升系统的可靠性，在复杂信道环境下提供更稳健的通信链路。

无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在现代社会中扮演着越来越重要的角色，广泛应用于诸如环境监测、灾害救援、物流运输等领域。然而，在复杂环境中安全高效地规划无人机的航迹仍然是一个极具挑战性的问题。本文提出一种基于人工旅鼠算法（Artificial Lemming Algorithm, ALA）的无人机避障三维航迹规划方法。该方法利用ALA的全局搜索能力和局部优化能力，能够在复杂的三维环境中有效寻找安全且优化的飞行航迹。本文详细阐述了ALA算法的原理，并将其应用于无人机航迹规划中。

地震工程领域的核心目标之一是理解并减轻地震对建筑物和其他结构的影响。为了实现这一目标，研究人员需要能够准确地预测结构在地震作用下的响应。线性模型在某些情况下可以提供足够的近似，但在强震作用下，结构往往会表现出非线性行为。因此，模拟结构在地震作用下的非线性响应至关重要。本文将着重探讨模拟两自由度体系（Two-Degree-of-Freedom System, 2DOF System）在地震作用下的非线性响应问题，包括模型的建立、非线性因素的考量、数值模拟方法以及结果的分析与评估。