为了在无线传感器网络中降低能耗和最大化网络生存期,提出一种能量高效的数据收集算法 (energy-efficient data gathering algorithm, EEDGA)。该算法利用移动代理模型在网络中进行数据收集。首先, EEDGA根据监测精度的要求控制活动节点的数量 然后,通过求最小支配集得到具体的工作节点 最后,利用蚁 群算法规划移动代理迁移的最优路线,移动代理以渐进方式收集活动节点的监测数据。仿真结果表明,与典型算 法相比,该算法具有更低的能耗和更长的网络生存

案例为利用最有控制原理，实现对机械手转台的最优控制。运用matlab，以及simulink仿真实现。-Case for the use of the most control theory, to achieve optimal control of robotic turntable. Use matlab, simulink simulation, and implementation.

针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法.首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障.同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优.应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的方法的有效性.-The study was conducte

自适应动态规划（ADP）actor-critic框架用于最优控制的matlab仿真程序代码，实测可用-Adaptive dynamic programming (ADP) actor-critic matlab simulation framework for optimal control of the program code, found available