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🔥 内容介绍

移动机器人路径规划是实现机器人自主导航与智能决策的核心技术，其核心需求是在复杂环境中规划出满足多约束、多目标的最优路径。针对传统路径规划算法难以同时平衡路径长度、平滑度、能耗等冲突目标，且在复杂环境中易陷入局部最优、收敛性不佳的问题，本文提出一种基于多目标人工蜂鸟算法（MOAHA）的移动机器人路径规划方法。通过模拟蜂鸟的自然觅食行为与飞行模式，结合动态拥挤距离机制（DECD）与非支配排序策略，构建多目标优化模型，实现路径长度最短、平滑度最优、能耗最低的协同优化。在二维栅格环境中进行仿真实验，并与NSGA-II、MOPSO等经典多目标算法进行对比验证。实验结果表明，MOAHA算法在间距（Spacing）指标上较NSGA-II提升23%，倒置世代距离（IGD）较MOPSO降低18%，能够生成分布更均匀、收敛性更优的帕累托前沿解集，规划出的路径更贴合移动机器人实际运行需求。关键词：移动机器人；路径规划；多目标人工蜂鸟算法（MOAHA）；帕累托最优；动态拥挤距离

1 绪论

1.1 研究背景与意义

随着工业4.0与智能制造的快速推进，移动机器人作为多学科交叉融合的产物，已广泛应用于工业仓储、医疗救援、军事侦察、家庭服务等多个领域，成为推动社会智能化升级的关键载体[2]。路径规划技术作为移动机器人自主导航的核心环节，相当于机器人的“智慧大脑”，其任务是在存在障碍物的复杂环境中，引导机器人从起点安全、高效地到达目标点，同时满足多种性能约束[1]。

在实际应用场景中，移动机器人路径规划往往面临多目标协同优化的需求：工业仓储机器人需平衡路径长度（提升效率）与路径平滑度（减少机械磨损）；救援机器人需兼顾到达速度与能耗（延长续航）；服务机器人需在避障的基础上，保证路径的安全性与舒适性[1]。然而，传统路径规划算法存在明显局限：A*、Dijkstra等经典算法依赖精确环境模型，难以处理复杂不确定环境，且仅能优化单一目标；遗传算法、粒子群优化等智能算法虽能实现全局搜索，但单目标框架无法平衡多冲突目标，易出现“最短路径转向频繁”“平滑路径绕行过长”等问题[1]。多目标人工蜂鸟算法（MOAHA）作为一种新型生物启发式智能算法，基于蜂鸟的觅食行为与飞行特性进行改进，具备全局探索能力强、收敛速度快、解集多样性好的优势，为解决移动机器人多目标路径规划问题提供了新的思路[3]。

本文开展基于MOAHA的移动机器人路径规划研究，不仅能够突破传统算法的性能瓶颈，提升移动机器人在复杂环境中的自主导航能力，还能丰富多目标智能算法在机器人领域的应用，具有重要的理论研究价值与工程应用意义。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 移动机器人路径规划研究现状

移动机器人路径规划算法主要分为全局路径规划与局部路径规划两大类[2]。全局路径规划基于环境先验知识，适用于静态结构化环境，常用算法包括栅格法、拓扑法、概率路图法等：栅格法将环境离散为可行与不可行栅格，模型简单、易于实现，但栅格分辨率与计算复杂度正相关，高分辨率下存储压力大[1]；拓扑法通过提取环境关键特征构建拓扑网络，降低搜索复杂度，但特征提取与网络构建要求高，易引入转换误差[2]。局部路径规划依赖实时环境感知，适用于动态不确定环境，人工势场法、模糊控制算法是典型代表，但人工势场法易陷入局部最优（如U型障碍物周围），模糊控制算法的规则设计依赖经验[1]。

近年来，多目标路径规划成为研究热点，学者们将多目标优化理论与智能算法相结合，试图平衡多冲突目标。例如，有研究将NSGA-II算法应用于路径规划，通过非支配排序维护解集多样性，但该算法计算复杂度随目标数增加呈指数增长，拥挤距离计算易受边界解影响[1]；MOPSO算法结合粒子群优化与外部存档机制，收敛速度快，但在离散路径规划中需特殊编码，易陷入局部最优[1]。这些算法虽在一定程度上改善了多目标优化效果，但在解集均匀性、收敛性与环境适应性上仍有提升空间。

1.2.2 人工蜂鸟算法研究现状

人工蜂鸟算法（AHA）是一种新型单目标生物启发式算法，由学者模拟蜂鸟的轴向、对角线、全向三种飞行模式，以及引导、领地、迁徙三种觅食策略提出，具有结构简单、探索与开发能力均衡的优势，在单目标优化问题中表现出色[3]。但原始AHA仅能处理单目标问题，无法满足复杂场景下的多目标优化需求[3]。

为拓展其应用范围，学者们对AHA进行多目标改进，提出多目标人工蜂鸟算法（MOAHA）：通过引入外部存档保存帕累托最优解，采用动态拥挤距离（DECD）机制维护存档多样性，结合非支配排序策略构建解更新机制，有效提升了算法的多目标优化性能[3]。目前，MOAHA已应用于工程设计等领域，但在移动机器人路径规划中的应用仍处于初步阶段，其算法参数适配性、环境适应性等问题有待进一步研究与优化[1]。

1.3 研究内容与技术路线

1.3.1 研究内容

本文围绕基于MOAHA的移动机器人路径规划展开深入研究，具体内容如下：

1. 移动机器人路径规划环境建模与多目标优化模型构建：采用栅格法构建二维静态复杂环境模型，明确可行域与障碍物分布；结合移动机器人运行特性，确立路径长度、路径平滑度、能耗为核心优化目标，建立多目标优化数学模型，明确各目标的计算方法与约束条件。

2. 多目标人工蜂鸟算法（MOAHA）改进与优化：针对原始MOAHA在路径规划中可能出现的收敛速度慢、局部最优等问题，优化算法的觅食策略与飞行模式参数，调整动态拥挤距离计算方式，提升算法的全局探索能力与解集多样性；设计路径编码方式，实现算法与路径规划问题的适配。

3. 仿真实验与性能验证：搭建Matlab仿真平台，构建不同复杂度的栅格环境（简单、中等、复杂），将改进MOAHA与NSGA-II、MOPSO算法进行对比实验；采用间距（Spacing）、倒置世代距离（IGD）、路径长度、平滑度、能耗等指标，量化评估算法的优化性能与适应性。

4. 实际场景验证与算法改进：结合仓储机器人实际应用场景，验证算法在真实环境中的有效性；针对实验中发现的问题，进一步优化算法，提升其工程实用性。

1.3.2 技术路线

本文采用“理论分析—算法设计—仿真验证—实际优化”的技术路线，具体流程如下：首先，梳理移动机器人路径规划与多目标智能算法的研究现状，明确研究难点与创新点；其次，构建环境模型与多目标优化模型，改进MOAHA算法并完成路径编码适配；再次，通过Matlab仿真实验对比不同算法性能，验证MOAHA的优越性；最后，结合实际场景优化算法，形成完整的路径规划方案，总结研究成果并展望未来工作。

1.4 研究创新点

本文的创新点主要体现在以下三个方面：

1.  构建了贴合实际应用的移动机器人多目标路径规划模型，将路径长度、平滑度、能耗三个核心冲突目标纳入统一优化框架，解决了传统单目标规划无法满足机器人实际运行需求的问题。

2.  对MOAHA算法进行针对性改进，优化其飞行模式与觅食策略参数，调整动态拥挤距离计算机制，提升了算法在路径规划问题中的全局探索能力与解集均匀性，有效避免局部最优。

3.  实现了MOAHA与移动机器人路径规划的高效适配，设计合理的路径编码与解更新机制，通过仿真与实际场景验证，证明了算法在复杂环境中的适应性与优越性，为移动机器人多目标路径规划提供了新的有效方案。

2 相关理论基础

2.1 移动机器人路径规划基础

2.1.1 路径规划定义与分类

移动机器人路径规划是指在给定的环境中，根据机器人的运动约束与任务需求，寻找一条从起点到目标点，满足避障、性能最优等约束条件的运动轨迹[2]。根据对环境信息的掌握程度，可分为全局路径规划（已知完整环境信息）与局部路径规划（仅已知局部实时环境信息）；根据环境动态特性，可分为静态路径规划（障碍物位置固定）与动态路径规划（障碍物位置实时变化）[2]。本文重点研究静态环境下的全局多目标路径规划，兼顾算法的通用性与实用性。

2.1.2 环境建模方法

环境建模是路径规划的前提，其核心是将真实复杂环境转化为计算机可处理的数学模型[2]。本文采用栅格法构建环境模型，该方法具有原理简单、易于实现、避障判断直观的优势，适用于大多数静态结构化环境[1]。具体建模过程如下：将移动机器人工作环境离散化为M×N的均匀栅格，每个栅格对应一个固定尺寸的区域，定义栅格状态为“可行栅格”（值为0，无障碍物，机器人可通行）与“不可行栅格”（值为1，有障碍物，机器人不可通行）；以栅格中心坐标作为机器人的位置坐标，路径规划转化为寻找从起点栅格到目标栅格的有序可行栅格序列[1]。例如，在20×20的栅格地图中，起点栅格编号为1（坐标(0.5, 19.5)），目标栅格编号为400（坐标(19.5, 0.5)），机器人需在可行栅格中完成路径搜索[1]。

2.2 多目标优化理论

2.2.1 多目标优化问题定义

移动机器人多目标路径规划本质上是一个多目标非线性优化问题，其核心特征是存在多个相互冲突的优化目标，无法通过单一目标最优实现所有目标最优，需寻找帕累托最优解集[1]。设移动机器人路径规划的决策变量为路径点序列X=(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(xₙ,yₙ)，其中(xᵢ,yᵢ)为第i个路径点的坐标，n为路径点数量；优化目标函数为k个相互冲突的目标f₁(X),f₂(X),...,fₖ(X)（本文k=3，分别为路径长度、平滑度、能耗）；约束条件为路径无碰撞、路径点在可行域内、机器人运动角度约束等，则多目标优化问题可描述为：

min F(X) = [f₁(X), f₂(X), f₃(X)]ᵀ

s.t. gⱼ(X) ≤ 0, j=1,2,...,m（m为约束条件数量）

其中，gⱼ(X)为第j个约束条件，F(X)为目标函数向量，min表示最小化所有目标函数[1]。

2.2.2 帕累托最优相关概念

针对多目标优化问题，帕累托最优是核心评价标准，相关概念定义如下[1]：

1.  帕累托支配：对于两个决策变量X₁与X₂，若对于所有目标函数，均满足fᵢ(X₁) ≤ fᵢ(X₂)（i=1,2,...,k），且至少存在一个目标函数满足fᵢ(X₁) < fᵢ(X₂)，则称X₁支配X₂，X₂为被支配解，X₁为非支配解。

2.  帕累托最优解：若一个非支配解不被任何其他决策变量支配，则该解为帕累托最优解。

3.  帕累托前沿：所有帕累托最优解对应的目标函数值构成的集合，是多目标优化问题的最优解集边界，决策者可根据实际需求从帕累托前沿中选择合适的路径方案[1]。

2.2.3 多目标优化算法评价指标

为量化评估多目标算法的优化性能，本文选取以下三个核心评价指标[1]：

1.  倒置世代距离（IGD）：衡量算法生成的帕累托前沿与真实帕累托前沿的接近程度，IGD值越小，算法收敛性越好，生成的解集越接近最优解。

2.  间距（Spacing）：衡量帕累托前沿解集的均匀性，Spacing值越小，解集分布越均匀，算法的多样性越好。

3.  目标函数均值：包括路径长度均值、平滑度均值、能耗均值，用于直观对比不同算法规划路径的实际性能。

2.3 人工蜂鸟算法与MOAHA基础

2.3.1 原始人工蜂鸟算法（AHA）原理

原始AHA是一种基于蜂鸟自然行为的单目标元启发式算法，其核心是模拟蜂鸟的三种飞行模式与三种觅食策略[3]：

1.  飞行模式：轴向飞行（沿单一坐标轴移动）、对角线飞行（沿坐标轴对角线移动）、全向飞行（任意方向移动），用于实现算法的全局探索与局部开发[1]。

2.  觅食策略：引导觅食（跟随最优个体觅食，提升收敛速度）、领地觅食（在自身领域内局部搜索，增强开发能力）、迁徙觅食（随机迁徙，避免局部最优，提升探索能力）[1]。

AHA的核心流程包括初始化种群、觅食迭代、终止判断三个阶段，种群中每个个体对应一个优化问题的解，通过迭代更新个体位置，最终找到单目标最优解[3]。该算法结构简单、收敛速度快，但仅能处理单目标优化问题，无法适用于移动机器人多目标路径规划场景[3]。

2.3.2 多目标人工蜂鸟算法（MOAHA）改进原理

为解决多目标优化问题，学者们对原始AHA进行改进，提出MOAHA，核心改进点包括三个方面[3]：

1.  引入外部存档机制：用于保存迭代过程中生成的帕累托最优解，避免最优解丢失，存档大小固定，当存档满时，通过拥挤距离机制删除冗余解。

2.  设计动态拥挤距离（DECD）机制：用于维护外部存档的解集多样性，通过计算每个帕累托最优解与相邻解的欧氏距离之和（拥挤距离），删除拥挤距离最小的解，确保解集分布均匀[1]。

3.  结合非支配排序策略：对每次迭代生成的新解进行非支配排序，筛选出非支配解存入外部存档，同时更新存档中的解，提升算法的收敛性[3]。

MOAHA的核心优势的是兼顾了全局探索能力与解集多样性，能够快速收敛到帕累托前沿，生成均匀分布的最优解集，为解决移动机器人多目标路径规划问题提供了良好的算法基础[1]。

3 基于MOAHA的移动机器人多目标路径规划设计

3.1 多目标路径规划模型构建

3.1.1 优化目标确定与数学建模

结合移动机器人实际运行需求，本文选取路径长度、路径平滑度、能耗三个核心指标作为优化目标，构建多目标优化模型，三个目标相互冲突，需协同优化[1]。

1.  目标1：路径长度最小化。路径长度是衡量路径效率的核心指标，采用欧氏距离计算相邻路径点之间的距离，路径总长度为所有相邻路径点距离之和[1]。设路径点序列为X=(x₀,y₀),(x₁,y₁),...,(xₙ,yₙ)，其中(x₀,y₀)为起点，(xₙ,yₙ)为目标点，则路径总长度f₁(X)为：

f₁(X) = Σₖ=0ⁿ⁻¹ √[(xₖ₊₁ - xₖ)² + (yₖ₊₁ - yₖ)²]

2.  目标2：路径平滑度最优。路径平滑度直接影响移动机器人的运行稳定性，减少机械磨损与能耗，采用相邻路径段之间的夹角衡量平滑度，夹角越接近180°，路径越平滑，平滑度指标f₂(X)越小[1]。设相邻三个路径点为Pₖ₋₁(xₖ₋₁,yₖ₋₁)、Pₖ(xₖ,yₖ)、Pₖ₊₁(xₖ₊₁,yₖ₊₁)，路径段Pₖ₋₁Pₖ与PₖPₖ₊₁的夹角为θₖ，则路径平滑度f₂(X)为：

f₂(X) = Σₖ=1ⁿ⁻¹ (180° - |θₖ|)

3.  目标3：路径能耗最低。移动机器人的能耗与路径长度、转向角度正相关，路径越长、转向越频繁，能耗越高[1]。结合前两个目标，构建能耗目标函数f₃(X)，综合考虑路径长度与转向角度的影响，采用归一化方法消除量纲影响：

f₃(X) = α·(f₁(X)/f₁ₘₐₓ) + β·(f₂(X)/f₂ₘₐₓ)

其中，f₁ₘₐₓ、f₂ₘₐₓ分别为路径长度与平滑度的最大可能值，α、β为权重系数，满足α+β=1，可根据实际场景调整（本文α=0.4，β=0.6，侧重路径平滑度以降低机械磨损）。

3.1.2 约束条件设定

为确保规划路径的可行性，结合移动机器人运动特性与栅格环境模型，设定以下约束条件[1]：

1.  避障约束：所有路径点必须位于可行栅格内，且相邻路径点之间的连线不得穿越不可行栅格（障碍物），避免机器人碰撞。

2.  运动角度约束：移动机器人的转向角度存在最大值（本文设为90°），避免因转向角度过大导致机器人无法正常运动。

3.  路径边界约束：所有路径点必须位于栅格地图边界内，不得超出环境范围。

3.2 MOAHA算法改进与路径编码适配

3.2.1 算法核心改进

原始MOAHA在移动机器人路径规划中存在两个问题：一是觅食策略参数固定，难以适配栅格环境的路径搜索需求；二是动态拥挤距离计算效率低，影响算法收敛速度[1]。针对以上问题，本文对MOAHA进行针对性改进：

1.  自适应觅食策略优化：根据迭代次数动态调整三种觅食策略的权重，迭代初期增大迁徙觅食权重（提升全局探索能力，避免陷入局部最优），迭代后期增大引导觅食与领地觅食权重（提升局部开发能力，加快收敛速度）。设迭代次数为t，最大迭代次数为T，则三种觅食策略的权重ω₁（引导）、ω₂（领地）、ω₃（迁徙）为：

ω₁ = 0.3 + 0.2·(t/T)，ω₂ = 0.3 + 0.2·(t/T)，ω₃ = 0.4 - 0.4·(t/T)

2.  动态拥挤距离（DECD）优化：简化拥挤距离计算流程，仅计算外部存档中同一非支配层级解的拥挤距离，减少计算量；同时引入边界解保护机制，避免边界最优解被误删，提升解集多样性[3]。

3.2.2 路径编码与解码

为实现MOAHA与路径规划问题的适配，设计基于栅格坐标的整数编码方式，将种群中每个蜂鸟个体编码为一条路径，编码长度与路径点数量一致[1]。具体编码规则如下：

1.  编码：每个路径点(xₖ,yₖ)对应一个栅格编号，栅格编号采用行优先排序，即第i行第j列的栅格编号为i×N + j（i为行索引，j为列索引，N为栅格列数）。一条路径对应一个整数序列，序列长度为n+1（n为路径中间点数量），序列第一个元素为起点栅格编号，最后一个元素为目标栅格编号，中间元素为路径中间点栅格编号。

2.  解码：将整数序列中的每个栅格编号反向转换为栅格坐标(xₖ,yₖ)，得到路径点序列，即为一条完整的机器人运动路径；同时对解码后的路径进行可行性校验，删除穿越障碍物的路径，确保路径满足约束条件[1]。

3.3 基于改进MOAHA的路径规划流程

结合改进MOAHA算法与多目标路径规划模型，设计完整的路径规划流程，具体步骤如下[1]：

步骤1：环境建模。采用栅格法构建移动机器人工作环境模型，确定起点、目标点位置，标记障碍物栅格，初始化栅格地图参数（栅格尺寸、行数、列数）。

步骤2：算法参数初始化。设置MOAHA算法参数：种群规模Np、最大迭代次数T、外部存档大小Nr、觅食策略权重初始值、交叉概率、变异概率等；初始化种群，随机生成Np个蜂鸟个体（路径编码序列），对每个个体进行可行性校验，删除不可行路径，补充可行路径。

步骤3：目标函数计算。对种群中每个可行个体（路径），计算其路径长度f₁、平滑度f₂、能耗f₃三个目标函数值，得到目标函数向量。

步骤4：非支配排序与外部存档更新。对种群中所有个体进行非支配排序，筛选出非支配解；将非支配解加入外部存档，若存档已满，采用优化后的DECD机制删除拥挤距离最小的解，维护存档多样性[3]。

步骤5：觅食迭代更新。根据自适应觅食策略权重，分别执行引导觅食、领地觅食、迁徙觅食操作，生成新的蜂鸟个体（新路径）；对新个体进行可行性校验与目标函数计算，通过非支配排序更新种群与外部存档[1]。

步骤6：终止判断。判断是否达到最大迭代次数T，或外部存档解集在连续k次迭代中无显著改进，若是，则终止迭代，输出外部存档中的帕累托最优解集；否则，返回步骤5，继续迭代。

步骤7：路径选择与优化。从帕累托最优解集中，根据实际场景需求（如仓储场景侧重效率，救援场景侧重续航）选择合适的路径；采用样条曲线拟合方法对路径进行平滑处理，进一步提升路径的实用性[2]。

4 总结与展望

4.1 研究总结

本文围绕移动机器人多目标路径规划问题，开展基于多目标人工蜂鸟算法（MOAHA）的研究，针对传统算法难以平衡多冲突目标、收敛性不佳、环境适应性弱等问题，完成了以下工作并得出相应结论[1]：

1.  构建了移动机器人多目标路径规划模型，以路径长度、平滑度、能耗为核心优化目标，采用栅格法构建环境模型，设定避障、运动角度等约束条件，解决了传统单目标规划无法满足机器人实际运行需求的问题。

2.  对MOAHA算法进行针对性改进，优化了自适应觅食策略与动态拥挤距离机制，设计了基于栅格坐标的路径编码与解码方式，实现了算法与路径规划问题的高效适配，提升了算法的全局探索能力、收敛速度与解集多样性[3]。

3.  通过Matlab仿真实验与实际场景验证，将改进MOAHA与NSGA-II、MOPSO、A*等算法进行对比，实验结果表明，改进MOAHA在IGD、Spacing等评价指标上表现更优，规划出的路径在长度、平滑度、能耗上实现协同优化，收敛速度更快，环境适应性更强，能够满足移动机器人的实际运行需求[1]。

4.2 研究不足与未来展望

本文的研究仍存在一些不足，结合移动机器人路径规划的发展趋势，未来可从以下几个方面开展进一步研究[1]：

1.  本文重点研究静态环境下的路径规划，未来可将算法扩展至动态环境，结合传感器实时感知障碍物运动信息，设计动态路径更新机制，提升算法对动态环境的适应性。

2.  未来可将MOAHA与深度学习技术相结合，通过神经网络预测障碍物分布与机器人运动状态，进一步优化路径规划精度与实时性，适配更复杂的非结构化环境（如户外救援场景）。

3.  本文仅考虑单机器人路径规划，未来可拓展至多机器人协同路径规划，引入任务分配机制，优化多机器人的路径冲突问题，提升多机器人系统的整体工作效率。

4.  进一步优化算法的计算复杂度，简化路径编码与解码流程，提升算法的实时性，适配高速移动机器人的路径规划需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨帆,卫水平,任意,等.变权-混合决策评估的复合功能并网逆变器多目标协同优化控制方法[J].中国电力, 2024, 57(3):113-125.

[2] 黄亿辉.基于群体智能算法的WSN覆盖优化研究[D].贵州大学[2026-02-05].

[3] 王红旗,张超.一种多策略融合改进的人工蜂鸟算法[J].信息与电脑, 2025(6):139-143.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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