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🔥内容介绍
灾难发生后，地面通信基础设施易遭受严重损毁，导致救援现场与指挥中心的通信中断，严重制约灾难响应效率与救援行动安全性。无人机群凭借机动性强、部署快速、覆盖范围广的优势，可构建临时多跳点对点通信网络，弥补地面通信盲区，实现灾情数据、救援指令的高效传输。本文针对灾难响应场景的特殊性，深入研究无人机群多跳点对点路由的部署优化问题，分析灾难环境下路由部署的核心约束与技术挑战，探讨路由规划、协议选择、拓扑控制的关键优化策略，结合实例验证不同方案的适配性，最终提出一套兼顾实时性、可靠性与节能性的最佳多跳点对点路由部署方案，为灾难响应中无人机群通信网络的高效搭建提供理论支撑与工程参考。
关键词
无人机群；灾难响应；多跳点对点路由；路由优化；临时通信网络；拓扑控制
1 引言
1.1 研究背景
地震、洪涝、山火等自然灾害具有突发性、破坏性强、影响范围广的特点，灾后往往伴随通信基站倒塌、光纤断裂等问题，形成“通信孤岛”，导致救援人员无法及时获取灾情信息、指挥中心无法精准下达救援指令，进而延误救援时机，增加人员伤亡与财产损失。例如，南方洪涝灾害中，大范围积水导致地面通信设施被淹没，传统通信方式完全失效，救援队伍只能依赖有限的卫星通信设备，效率低下且覆盖有限。
无人机群作为一种灵活的移动通信载体，可快速抵达灾难现场，通过多跳点对点路由机制，将分散的无人机节点互联，构建临时自组织通信网络，实现灾情监测数据、受困人员位置信息、救援指令的双向传输。与单无人机通信相比，多跳点对点路由可突破单节点通信距离限制，扩大网络覆盖范围，同时通过节点冗余提升通信可靠性，即使部分节点失效，也可通过路由重构保障通信连续性。然而，灾难响应场景中，地形复杂、环境动态多变（如余震、火势蔓延、强风）、无人机节点能量有限、网络拓扑频繁变化等因素，给最佳多跳点对点路由的部署带来了严峻挑战，如何在复杂约束下实现路由的优化部署，成为提升无人机群灾难响应能力的关键。
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
本文聚焦灾难响应这一特殊场景，突破传统多跳路由研究中对静态、理想环境的假设，深入分析动态复杂环境下无人机群多跳点对点路由的部署约束与优化机理，丰富无人机群自组织网络路由优化的研究体系，为同类动态场景下的路由部署研究提供新的思路与方法。同时，通过融合路由协议优化、拓扑控制、能量管理等多领域技术，构建多目标优化模型，完善多跳点对点路由的优化理论，推动无人机群通信技术与灾难应急管理技术的交叉融合。
1.2.2 实践意义
本文提出的最佳多跳点对点路由部署方案，可实现无人机群临时通信网络的快速搭建与高效运行，解决灾后“通信孤岛”问题，保障救援指令的实时传输与灾情信息的精准反馈。通过路由优化，可降低无人机节点能耗，延长网络续航时间，提升通信可靠性与实时性，为救援人员定位受困群众、投放应急物资、制定救援方案提供有力支撑，切实提升灾难响应效率，减少人员伤亡与财产损失。例如，在九寨沟地震等灾害中，无人机群自组Ad-Hoc网络，通过优化路由部署实现了大范围灾情监测与救援指令传输，验证了该技术的实践价值。
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
国外在无人机群多跳路由与灾难响应的结合研究中起步较早，形成了一系列阶段性成果。美国国防部高级研究计划局（DARPA）早在20世纪70年代启动的分组无线网（PRN）项目，为无线自组网技术的发展奠定了基础，也为后续无人机Ad Hoc网络的研究提供了理论和技术支撑。目前，国外研究主要集中在路由协议优化、动态拓扑适配与多节点协同三个方面：在路由协议方面，学者们基于AODV、OLSR等传统自组网协议，结合无人机动态特性进行改进，提出了适应高移动性的路由协议，如通过引入拓扑预测机制，减少路由重构延迟；在动态拓扑适配方面，利用无人机的位置感知能力，结合强化学习、蚁群优化等智能算法，实现路由的动态调整，提升网络适应性；在多节点协同方面，研究无人机群的分簇路由部署，通过簇头节点统筹管理，降低网络开销，提升通信效率。此外，国外已开展多项实地测试，如在飓风、森林火灾等灾难响应中，应用无人机群多跳路由网络实现灾情监测与通信中继，验证了技术的可行性，但在极端环境下的路由稳定性与能量优化方面仍有提升空间。
1.3.2 国内研究现状
国内近年来也高度重视无人机群在灾难响应中的应用研究，众多高校和科研机构积极投入，在路由优化、网络架构设计等方面取得了显著进展。国内研究主要聚焦于场景适配性优化与工程化应用，针对我国自然灾害多样、地形复杂的特点，提出了多种适配不同灾难场景的路由部署方案：在地震、山地灾害场景中，重点研究地形遮挡下的路由规划，通过节点高度调整与路径优化，规避地形阻隔；在洪涝灾害场景中，针对水面反射、信号干扰等问题，优化路由协议的抗干扰能力，提升通信可靠性。例如，国内学者针对AODV协议在链路中断时频繁重新发起路由发现过程、耗费大量网络资源的问题，引入多径路由技术，提出带路径分集机制的优化改进方案，明显提高了数据分组投递成功率，降低了平均端到端时延。同时，国内在无人机群协同控制、通信模块小型化等方面的技术突破，为路由部署的工程化应用提供了支撑，但与国外相比，在动态环境下的路由实时优化、大规模无人机群的路由协同等方面仍存在差距，亟需进一步研究。
1.4 研究内容与技术路线
1.4.1 研究内容
本文围绕无人机群在灾难响应中最佳多跳点对点路由的部署问题，主要开展以下研究内容：
分析灾难响应场景的特点与无人机群多跳点对点路由的部署约束，明确路由部署的核心需求（实时性、可靠性、节能性、扩展性）与技术挑战；
研究无人机群多跳点对点路由的核心技术，包括路由发现、路径选择、拓扑控制与路由重构，分析不同技术的适配场景与优缺点；
构建无人机群多跳点对点路由部署的多目标优化模型，结合智能算法（如强化学习、蚁群优化、粒子群优化）实现路由路径与节点部署的协同优化；
设计最佳多跳点对点路由部署方案，针对不同灾难场景（地震、洪涝、山火）进行适配调整，验证方案的有效性与优越性；
总结研究成果，分析存在的不足，提出未来的研究方向。
1.4.2 技术路线
本文采用“理论分析—模型构建—方案设计—验证分析”的技术路线，逐步推进研究工作：首先，通过文献研究与场景分析，明确灾难响应场景下无人机群路由部署的约束与需求；其次，梳理路由部署的核心技术，构建多目标优化模型；再次，基于优化模型设计路由部署方案，结合Matlab仿真与实例分析，验证方案的性能；最后，总结研究成果，提出未来研究方向，形成完整的研究闭环。
2 灾难响应场景下无人机群多跳点对点路由部署约束与需求分析
2.1 灾难响应场景的核心特点
灾难响应场景与普通场景相比，具有显著的特殊性，这些特殊性直接决定了无人机群多跳点对点路由部署的难度与核心方向，主要表现为以下四个方面：
环境动态多变：灾难发生后，现场环境处于持续变化中，如余震导致地形变化、火势蔓延改变空域环境、强风影响无人机飞行稳定性，这些变化会导致无人机节点位置偏移、通信链路中断，增加路由部署的不确定性；
地形复杂多样：不同灾难场景的地形差异较大，地震灾区多断壁残垣、山地灾区多高山峡谷、洪涝灾区多水面阻隔，地形遮挡会影响无线通信信号的传输质量，导致链路衰减、通信中断，制约路由路径的选择；
任务需求紧急：灾难响应的黄金时间有限，要求无人机群能够快速部署，路由网络能够迅速建立，实现灾情信息与救援指令的实时传输，对路由的实时性要求极高（通常延迟需控制在毫秒级）；
资源约束严格：无人机节点的能量有限（依赖电池供电）、计算能力与通信带宽受限，且灾难现场难以实现节点充电与维护，要求路由部署方案能够优化节点能耗，降低计算与通信开销，延长网络续航时间。
2.2 无人机群多跳点对点路由部署的核心约束
结合灾难响应场景的特点，无人机群多跳点对点路由部署面临四大核心约束，直接影响路由网络的性能与稳定性：
2.2.1 拓扑动态性约束
无人机群在飞行过程中，受风力、任务调度等因素影响，节点位置不断变化，同时部分节点可能因能量耗尽、故障、环境干扰等原因失效，导致网络拓扑结构频繁变化。这种动态性要求路由协议能够快速感知拓扑变化，及时完成路由发现与重构，避免通信中断。例如，在山火救援中，火势蔓延可能导致部分无人机节点被迫调整飞行位置，进而引发路由链路中断，需路由协议快速响应并重构路径。
2.2.2 通信链路约束
灾难现场的复杂地形与电磁环境，会对无线通信链路产生严重影响：地形遮挡（如高山、建筑物）会导致信号衰减，降低通信距离与传输质量；电磁干扰（如灾后电力设施故障产生的电磁辐射）会导致数据传输误码率升高，影响通信可靠性；同时，无人机节点的通信带宽有限，大规模数据传输（如高清灾情影像）易造成网络拥塞，制约路由的实时性。此外，无线信道的开放性也使得无人机Ad Hoc网络容易受到干扰和攻击，进一步加剧了通信链路的不稳定性。
2.2.3 能量约束
无人机节点的能量主要用于飞行、通信与数据处理，而灾难现场无法提供充电条件，节点能量耗尽后将退出网络，影响网络覆盖范围与可靠性。因此，路由部署方案需优化节点能耗，避免部分节点因频繁转发数据而快速耗尽能量，实现网络能量的均衡分配，延长网络续航时间。例如，通过能量感知路由设计，优先选择剩余能量较高的节点作为中继节点，降低高能耗节点的负载，可有效延长网络寿命。
2.2.4 任务协同约束
灾难响应中，无人机群需承担多种协同任务，如灾情监测、受困人员搜索、应急物资投送、通信中继等，不同任务对路由网络的需求不同（如监测任务需要高带宽传输影像数据，救援指令传输需要高可靠性）。路由部署方案需兼顾不同任务的协同需求，实现路由资源的合理分配，避免因任务冲突导致路由网络性能下降。例如，物资运输无人机可采用低计算负载的路由协议，而搜索无人机可搭载强化学习模块，动态切换路由策略以适配任务需求。
2.3 路由部署的核心需求
结合灾难响应的任务目标与部署约束，无人机群多跳点对点路由部署需满足四大核心需求，优先级从高到低依次为实时性、可靠性、节能性与扩展性：
2.3.1 实时性需求
灾难响应中，灾情信息（如受困人员位置、火势蔓延速度）与救援指令的传输具有极强的时效性，要求路由网络能够实现低延迟传输，确保救援人员能够及时获取信息、执行指令。通常，路由传输延迟需控制在10ms以内，路由发现与重构延迟需控制在100ms以内，避免因延迟过高导致救援时机延误。例如，在受困人员搜索中，无人机获取的位置信息需实时传输至指挥中心，才能确保救援队伍快速抵达现场。
2.3.2 可靠性需求
通信可靠性是路由部署的核心前提，要求路由网络能够在动态环境下持续稳定运行，减少数据丢失与通信中断。具体而言，数据传输成功率需不低于99%，即使部分节点失效或链路中断，也能通过路由重构快速恢复通信，确保灾情信息与救援指令的完整传输。例如，在地震灾区，部分无人机节点可能因余震导致故障，路由网络需通过冗余路径保障通信连续性，避免出现“通信孤岛”。
2.3.3 节能性需求
受无人机节点能量约束，路由部署方案需优化能量消耗，实现网络能量的均衡分配，延长网络续航时间。一方面，需减少节点的通信能耗（如优化路由路径，缩短传输距离；控制节点转发频率，避免无效传输）；另一方面，需避免部分节点因负载过重而快速耗尽能量，确保网络覆盖范围的稳定性，满足长时间灾难响应的需求。例如，通过动态跳数优化与剩余能量优先策略，可使无人机群能耗降低50%，网络寿命延长20%-30%。
2.3.4 扩展性需求
不同灾难场景的影响范围与救援需求不同，无人机群的规模也会随之调整（从几架到几十架甚至上百架）。路由部署方案需具备良好的扩展性，能够适应不同规模的无人机群，同时支持节点的动态加入与退出，确保路由网络的稳定性与性能不受影响。例如，在大范围洪涝灾害中，可通过增加无人机节点扩展网络覆盖范围，路由方案需能够快速整合新节点，实现路由协同。
2.4 路由部署的技术挑战
综合上述约束与需求，无人机群在灾难响应中部署最佳多跳点对点路由面临四大技术挑战：
动态拓扑适配挑战：如何快速感知网络拓扑变化，实现路由的实时发现与重构，平衡路由实时性与网络开销；
链路可靠性保障挑战：如何在复杂地形与电磁干扰环境下，优化通信链路选择，降低数据误码率与链路中断概率；
能量均衡优化挑战：如何在满足实时性与可靠性的前提下，实现节点能量的均衡分配，延长网络续航时间；
多任务协同路由挑战：如何兼顾不同灾难响应任务的需求，实现路由资源的合理分配，提升路由网络的整体效能。
3 无人机群多跳点对点路由核心技术研究
3.1 无人机群多跳点对点路由的基本原理
无人机群多跳点对点路由是指，无人机群中的每个节点（无人机）既作为终端节点（采集、接收数据），又作为中继节点（转发其他节点的数据），通过多跳转发的方式，实现源节点与目标节点之间的数据传输，无需依赖固定的通信基础设施。其核心原理是通过路由协议，完成路由发现（寻找源节点到目标节点的可用路径）、路径选择（从可用路径中选择最优路径）、路由维护（监测路径状态，及时处理链路中断）三个关键环节，构建稳定、高效的通信链路。
与传统地面自组网路由相比，无人机群多跳点对点路由具有以下特点：节点移动性强，拓扑变化频繁；节点能量有限，需优化能耗；通信链路受环境影响大，可靠性波动大；需兼顾飞行任务与通信任务的协同。基于Ad Hoc网络的无人机自组网是实现多跳点对点路由的核心架构，其无中心化、动态自组织的特点，能够适配灾难响应的复杂场景。
3.2 核心技术分类与分析
3.2.1 路由发现技术
路由发现是路由部署的基础，其核心目标是寻找源节点到目标节点的可用通信路径，根据发现机制的不同，可分为主动式路由发现、被动式路由发现与混合式路由发现三种类型：
主动式路由发现：节点定期广播路由信息，维护全局路由表，当需要传输数据时，直接从路由表中查找可用路径。其优点是路由发现延迟低，适合实时性要求高的场景；缺点是网络开销大，节点能量消耗快，不适用于动态拓扑变化频繁的场景，典型协议有OLSR协议。OLSR协议通过多点中继（MPR）优化链路洪泛，具有低控制开销的优势，适合高密度无人机群，但在移动性高时MPR选择频繁更新，适配性下降。
被动式路由发现：节点不主动广播路由信息，仅在需要传输数据时，才发起路由请求，通过邻居节点转发，寻找目标节点，构建通信路径。其优点是网络开销小，能量消耗低，适合动态拓扑场景；缺点是路由发现延迟高，影响实时性，典型协议有AODV协议、DSR协议。AODV协议作为按需距离矢量路由，具有低延迟、快速响应拓扑变化的优势，适合中小规模动态灾区；DSR协议采用源路由与路径缓存机制，投递率高，无周期性广播，适合稳定链路场景（如山火监测）。
混合式路由发现：结合主动式与被动式路由发现的优点，在局部范围内采用主动式路由发现（维护邻居节点的路由信息），在全局范围内采用被动式路由发现（需要时发起路由请求）。其能够平衡路由实时性与网络开销，适配灾难响应的动态场景，但实现复杂度较高，典型协议有ZRP协议。混合式路由架构（局部星型+全局网状）还可适配城市、洪涝等复杂场景，兼顾效率与稳定性。
3.2.2 路径选择技术
路径选择是实现路由优化的核心，其目标是从可用路由路径中选择最优路径，满足实时性、可靠性、节能性等核心需求。路径选择的关键是确定优化目标与评价指标，常用的评价指标包括：传输延迟、链路可靠性、节点能耗、路径长度、跳数等。根据优化目标的不同，路径选择技术可分为以下三类：
实时性优先的路径选择：以最小化传输延迟为核心目标，优先选择跳数少、链路带宽高的路径，适合救援指令传输等实时性要求高的场景。例如，通过优化链路调度，减少数据转发延迟，确保救援指令能够快速送达。
可靠性优先的路径选择：以最大化链路可靠性为核心目标，优先选择链路信号强、误码率低、节点冗余度高的路径，适合灾情影像等重要数据传输场景。例如，采用多路径备份策略，当主路径中断时，可快速切换至备用路径，保障数据传输的连续性。机会路由（OR协议）通过动态选择中继节点，可有效提升链路中断时的传输成功率。
多目标协同的路径选择：综合考虑实时性、可靠性、节能性等多个目标，通过加权求和、 Pareto优化等方法，实现多目标的平衡，适合复杂灾难响应场景。例如，结合强化学习、蚁群优化、粒子群优化等智能算法，优化路径选择策略，在满足实时性与可靠性的前提下，降低节点能耗。改进ACO算法引入偏离距离因子与自适应信息素权重，收敛速度提升40%，可有效避免局部最优；DM-PSO两阶段优化算法可使灾后通信速率提升35%。
3.2.3 拓扑控制技术
拓扑控制技术的核心目标是通过调整无人机节点的位置、通信功率与邻居关系，优化网络拓扑结构，降低网络开销，提升链路可靠性与能量效率，适应灾难响应的动态场景。常用的拓扑控制技术主要包括以下三种：
节点位置优化：通过无人机群的协同控制，调整节点的飞行位置，使节点分布均匀，避免出现通信盲区与节点聚集，优化链路质量与覆盖范围。例如，采用分层部署策略，低空层（50-100m）旋翼无人机执行侦查/物资投送，中空层（200-500m）固定翼无人机作通信中继，提升网络覆盖与稳定性；在洪涝灾区，通过调整无人机节点高度，规避水面信号反射的影响，优化链路传输质量。
通信功率控制：根据节点之间的距离与链路质量，动态调整节点的通信功率，避免过度传输导致的能量浪费，同时减少链路干扰。例如，近距离节点采用低功率通信，远距离节点采用高功率通信，实现能量与链路质量的平衡。结合TDMA时隙预约、功率控制与能量感知路由的HARE协议，可使多跳能耗降低40%，数据到达率达到99%。
分簇拓扑控制：将无人机群划分为多个簇，每个簇由一个簇头节点与多个成员节点组成，簇头节点负责统筹簇内通信与簇间路由转发，成员节点仅负责采集与转发簇内数据。分簇拓扑可降低网络开销，提升网络扩展性，适合大规模无人机群，同时便于能量均衡管理与任务协同。例如，基于局部平均稳定度设计的自适应分簇算法（ADC），可优化分簇个数以减少通信时延，增强网络可扩展性，适用于大规模集群作业场景。
3.2.4 路由重构技术
路由重构是应对拓扑动态变化的关键技术，其核心目标是当链路中断（如节点失效、位置偏移、环境干扰）时，快速发现新的可用路径，恢复通信，确保路由网络的稳定性。根据重构触发机制的不同，路由重构技术可分为以下两类：
主动式路由重构：节点实时监测链路状态，当检测到链路质量下降至阈值时，提前发起路由重构，寻找备用路径，避免链路中断导致的通信暂停。其优点是重构延迟低，通信连续性好；缺点是网络开销大，能量消耗高，适合链路状态变化较缓慢的场景。例如，通过拓扑预测算法减少控制信令开销，提前感知链路变化并完成路由重构。
被动式路由重构：当链路中断后，再发起路由重构请求，寻找新的通信路径。其优点是网络开销小，能量消耗低；缺点是重构延迟高，可能导致短暂的通信中断，适合链路中断频率较低的场景。例如，当一架无人机节点失效时，其他节点感知到链路中断后，通过分布式算法重新计算路由，确保数据传输的连续性。基于扩散模型优化的粒子群算法，可快速完成路由重构，提升通信恢复效率。
3.3 核心技术适配性分析
结合灾难响应场景的约束与需求，对上述核心技术的适配性进行分析，明确不同技术的适用场景，为后续路由部署方案的设计提供依据：
路由发现技术：混合式路由发现能够平衡实时性与网络开销，适配灾难响应的动态场景，是最优选择；主动式路由发现适合小规模、实时性要求极高的场景（如近距离救援指令传输）；被动式路由发现适合大规模、动态性强的场景（如大范围灾情监测）；
路径选择技术：多目标协同的路径选择能够兼顾实时性、可靠性与节能性，适合复杂灾难响应场景；实时性优先的路径选择适合救援指令传输，可靠性优先的路径选择适合重要灾情数据传输；
拓扑控制技术：分簇拓扑控制适合大规模无人机群，节点位置优化与通信功率控制适合复杂地形与动态环境，三者结合可实现拓扑结构的整体优化；
路由重构技术：主动式路由重构适合链路状态变化较缓慢、可靠性要求高的场景，被动式路由重构适合链路中断频率低、能量约束严格的场景，可根据具体灾难场景灵活选择。
4 无人机群多跳点对点路由部署优化模型构建
4.1 优化模型的构建前提与假设
为简化模型计算，结合灾难响应场景的实际情况，对无人机群多跳点对点路由部署优化模型提出以下前提假设：
无人机节点均具备位置感知能力（如GPS定位）与无线通信能力，能够实时获取自身位置与邻居节点信息；
无人机节点的飞行速度与高度可调节，能够根据路由部署需求调整位置，且飞行过程中无碰撞；
链路质量主要由通信距离、地形遮挡与电磁干扰决定，可通过信号强度、误码率等指标量化；
无人机节点的能量消耗主要包括飞行能耗与通信能耗，其中通信能耗与传输距离、转发频率正相关；
灾难现场的环境变化（如地形、干扰）可通过无人机群的实时监测获取，路由部署可根据环境变化动态调整。
4.2 优化目标与评价指标
结合无人机群多跳点对点路由部署的核心需求，构建多目标优化模型，优化目标包括最小化传输延迟、最大化链路可靠性、最小化节点能耗、最大化网络覆盖范围，四个目标协同优化，实现最佳路由部署。
4.4 多目标优化模型的求解算法选择
本文构建的多跳点对点路由部署优化模型是多目标、多约束的非线性优化模型，传统优化算法（如线性规划、非线性规划）难以高效求解，且易陷入局部最优。结合灾难响应场景的动态性与实时性需求，选择强化学习与蚁群优化融合的智能算法作为求解算法，其优势如下：
强化学习具有良好的动态适应性，能够通过与环境的交互，实时调整优化策略，适配灾难场景的动态变化；
蚁群优化算法具有较强的全局搜索能力，能够快速寻找全局最优解，避免局部最优，适合路径选择与节点部署的协同优化；
两者融合后，可兼顾全局搜索与动态适配能力，在满足实时性需求的前提下，实现多目标的协同优化，提升路由部署方案的性能。
此外，针对不同灾难场景的特殊性，可对算法参数进行适配调整：例如，在地震灾区，重点优化链路可靠性与实时性，调整算法权重，优先保障救援指令传输；在洪涝灾区，重点优化能量消耗与覆盖范围，延长网络续航时间，实现大范围灾情监测。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 蔡中轩.无人机群体分布式导引关键技术研究与系统实现[D].国防科技大学,2017.
[2] 候磊,刘波,贾贝熙,等.无人机集群编队与任务分配仿真技术研究[C]//第七届中国航空科学技术大会论文集.2024.
[3] 陈晓飞,董彦非.基于Matlab/Simulink的无人机自主着陆过程仿真[J].火力与指挥控制, 2014, 000(011):55-58,63.
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 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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