【风电场优化】多目标动麦优化算法MOAOO求解海上风电场策略-船型配置的技术-经济-环境多目标优化问题对比NSGAII【含Matlab源码 16121期】

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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⛄一、多目标动麦优化算法MOAOO求解海上风电场策略-船型配置的技术-经济-环境多目标优化问题对比NSGAII

研究背景：海上风电机组机会维护策略 + 运维船型组合的多目标优化。
代码主体是批量仿真框架，对比两种多目标优化算法（AOO 算法、NSGA‑II），遍历全部 “维护策略 + 运维船型” 组合，批量求解 Pareto 最优解集、收敛性、种群演化，配套大量可视化函数做结果对比与决策分析。
重要说明：本脚本是主调度脚本，大量功能依赖外部自定义函数（initializeParameters、checkCombinationFeasibility、runNSAOO1、runNSGAII、mergeParetoFronts、各类绘图函数、analyzeOptimalSolutions等），这些函数需要配套 m 文件，单独运行本代码会报错。

1. 开头注释与基础控制

% 考虑维护策略与运维船型组合的优化
clear all; 
close all; 
% clc;

关闭已有图窗，注释掉了clc，保留命令行输出日志，方便查看迭代打印信息。

2. 系统参数初始化

params = initializeParameters();

调用initializeParameters()加载海上风电系统基础参数，一般包含：风机参数、故障概率、风速时序、运维成本、船速、油耗、人员调度成本、窗口期约束、维护耗时等模型参数，统一存入结构体params供后续优化函数调用。

3. 定义方案集合：维护策略 + 运维船型

strategies = [1, 2, 3];
vessels = [1, 2, 3, 4];
strategy_names = {'Dispatch', 'Time', 'Wind'};
vessel_names = {'Mini-Carrier', 'Compact Accommodation Vessel', 'Surface Effect Ship', 'Crew Transfer Vessel'};

• 3 种机会维护策略：Dispatch（调度驱动）、Time（时间驱动）、Wind（风速驱动机会维护）
• 4 类运维船舶：小型运输船、居住运维船、表面效应船、人员转运船

目标：遍历所有策略 × 船型的组合，评估不同搭配下的多目标优化效果。

定义多组元胞数组，用来存储两种算法（AOO、NSGA-II）的计算结果：

• all_results_AOO / all_results_GA：保存每个可行组合的 Pareto 前沿、决策变量集合；
• all_convergence_AOO / all_convergence_GA：收敛指标历史数据；
• all_evolution_AOO / all_evolution_GA：种群演化全过程数据；
• valid_combinations_AOO / valid_combinations_GA：记录通过可行性校验的方案名称，过滤不可行组合。

4. 双层循环遍历所有方案组合，批量优化

代码分成两段独立双层 for 循环，分别执行 AOO 算法、NSGA-II 算法：

for s_idx = 1:length(strategies)
    for v_idx = 1:length(vessels)

1. 读取当前维护策略、船型；控制台打印日志，提示当前正在计算的组合；
2. checkCombinationFeasibility(strategy, vessel, params)：可行性校验，排除物理上无法匹配的组合（例如某船无法适配某维护策略、作业窗口期不满足、承载力不足等）；
3. 可行时，调用优化求解器：
   • runNSAOO1：自定义 AOO 多目标优化算法，返回 Pareto 前沿、决策变量集、收敛数据、种群演化数据；
   • runNSGAII：经典 NSGA‑II 非支配排序遗传算法；
4. 将结果打包为结构体存入元胞数组，记录方案名称；
5. 不可行则控制台打印提示，跳过该组合。

设计思路：分开两轮循环分别跑 AOO、NSGA-II，避免两种算法的种群互相干扰，保证对比公平。

5. 合并 Pareto 解集，生成全局综合前沿

[final_pareto_GA, final_info_GA] = mergeParetoFronts(all_results_GA);
[final_pareto_AOO, final_info_AOO] = mergeParetoFronts(all_results_AOO);

mergeParetoFronts：把同一算法下所有可行策略 - 船型组合的 Pareto 解集合在一起，再做一次非支配排序，得到该算法下全局综合 Pareto 前沿，用于算法横向对比。

6. 批量绘图模块（整套结果可视化）

依次调用一系列绘图函数，从不同维度展示优化结果，分为几大类：

1. Pareto 前沿展示
   • plotTopTierSCI_Visualizations：SCI 风格高清 Pareto 图；
   • plotAllCombinationsSurfacePareto：曲面形式 Pareto 图；
   • plotAcademicSurfacePareto：学术风格三维 Pareto 曲面；
   • plotFinalParetoFront：单组合最终前沿；
   • plotParetoByVessel、plotParetoByStrategy：按船型分组、按维护策略分组对比前沿；
2. 算法对比图
   • plotAlgorithmComparison3D：AOO 与 NSGA‑II 全局前沿三维同框对比；
   • plotAlgorithmComparison_BarAndDensity：柱状图 + 密度图对比指标；
   • plotAlgorithmConvergenceComparison：两种算法收敛曲线对比；
3. 种群演化、收敛性分析
   • plotPopulationEvolution：种群分布演化动画 / 轨迹图；
   • plotConvergenceCurves：单组方案收敛曲线；
   • plotComprehensiveComparison、plotDetailedEvolution、plotEvolutionComparison：详细演化轨迹分析；
   • plotParetoQuality：下面单独说明这个子函数；
4. 多准则决策 AHP 模糊综合评价
   • plotAHP_FuzzyParetoFront：引入 AHP 层次分析法权重，绘制带热力色标的 Pareto 决策图，用来从 Pareto 解集中选出综合最优方案；
5. 船型定向分析
   • plotVesselCentricAnalysis：以运维船型为核心，对比不同维护策略在同一种船下的优化性能；

7. 最优解集分析

analyzeOptimalSolutions(...)

读取全局 Pareto 前沿，输出关键指标（成本、停机损失、维护工期、可用度等）、最优决策变量、各方案的综合性能指标，用于论文结果讨论部分。

8. 子函数 plotParetoQuality 说明（解集质量与多样性演化）

该函数绘制每个可行组合的Pareto 解集质量随迭代代数的变化曲线，采用双 y 轴：

• 左轴（蓝色）：Pareto 前沿解数量（前沿规模），代表解的丰富程度；设置上下参考线 20 和 80；
• 右轴（品红色）：解集多样性 Diversity 指标，衡量解在目标空间分布均匀性；
• 子图按网格排布，每个子图对应一组 “策略 + 船型”；

作用：观察优化过程中，算法能否持续保持足够数量、分布均匀的非支配解，评估算法稳定性。

✅ 整体研究流程总结

加载风电运维参数 → 定义 3 种维护策略、4 种运维船型 → 双层循环遍历全部组合 → 可行性筛选 → 分别使用 AOO、NSGA‑II 求解每个可行组合的多目标 Pareto 解集，保存收敛、种群演化数据 → 合并得到全局 Pareto 前沿 → 多维度绘图对比（前沿、收敛、种群演化、船型 / 策略分组、算法对比、AHP 决策）→ 输出最优方案分析。

⛄二、部分源代码和运行步骤

1 部分代码
% % % 考虑维护策略与运维船型组合的优化
% clear all;
close all;
% % clc;
% %
% % %% 1. 初始化参数
fprintf(‘正在初始化系统参数…\n’);
params = initializeParameters();

%% 2. 定义维护策略和运维船型组合
strategies = [1, 2, 3];
vessels = [1, 2, 3, 4];
%
strategy_names = {‘Dispatch’, ‘Time’, ‘Wind’};
vessel_names = {‘Mini-Carrier’, ‘Compact Accommodation Vessel’, ‘Surface Effect Ship’, ‘Crew Transfer Vessel’};
% %
% % % 存储所有组合的结果
all_results_AOO = {};
all_results_GA = {};

all_convergence_AOO = {};
all_convergence_GA = {};

all_evolution_AOO = {};
all_evolution_GA = {}; % 新增：存储种群演化数据

valid_combinations_AOO = {};
valid_combinations_GA = {};

%% 3. 遍历所有维护策略与运维船型组合
combo_idx = 1;
for s_idx = 1:length(strategies)
for v_idx = 1:length(vessels)
strategy = strategies(s_idx);
vessel = vessels(v_idx);

    fprintf('\n正在优化：%s的机会维护策略 + %s\n', ...
        strategy_names{strategy}, vessel_names{vessel});

    % 检查组合可行性
    if checkCombinationFeasibility(strategy, vessel, params)
        % 运行NSGA-II优化（增加返回种群演化数据）
        [pareto_front_AOO, pareto_set_AOO, convergence_data_AOO, evolution_data_AOO] = runNSAOO1(strategy, vessel, params);
        % [pareto_front_GA, pareto_set_GA, convergence_data_GA, evolution_data_GA] = runNSGAII(strategy, vessel, params);

        % 存储结果
        all_results_AOO{combo_idx} = struct('strategy', strategy, ...
                                       'vessel', vessel, ...
                                       'pareto_front', pareto_front_AOO, ...
                                       'pareto_set', pareto_set_AOO);
        all_convergence_AOO{combo_idx} = convergence_data_AOO;
        all_evolution_AOO{combo_idx} = evolution_data_AOO;  % 存储演化数据
        valid_combinations_AOO{combo_idx} = sprintf('%s+%s', ...
            strategy_names{strategy}, vessel_names{vessel});
        combo_idx = combo_idx + 1;
    else
        fprintf('  组合不可行：%s + %s\n', ...
            strategy_names{strategy}, vessel_names{vessel});
    end
end

end

combo_idx = 1;
for s_idx = 1:length(strategies)
for v_idx = 1:length(vessels)
strategy = strategies(s_idx);
vessel = vessels(v_idx);

    fprintf('\n正在优化：%s的机会维护策略 + %s\n', ...
        strategy_names{strategy}, vessel_names{vessel});

    % 检查组合可行性
    if checkCombinationFeasibility(strategy, vessel, params)
        % 运行NSGA-II优化（增加返回种群演化数据）
        % [pareto_front_AOO, pareto_set_AOO, convergence_data_AOO, evolution_data_AOO] = runNSAOO1(strategy, vessel, params);
        [pareto_front_GA, pareto_set_GA, convergence_data_GA, evolution_data_GA] = runNSGAII(strategy, vessel, params);

        % 存储结果
        all_results_GA{combo_idx} = struct('strategy', strategy, ...
                                       'vessel', vessel, ...
                                       'pareto_front', pareto_front_GA, ...
                                       'pareto_set', pareto_set_GA);
        all_convergence_GA{combo_idx} = convergence_data_GA;
        all_evolution_GA{combo_idx} = evolution_data_GA;  % 存储演化数据
        valid_combinations_GA{combo_idx} = sprintf('%s+%s', ...
            strategy_names{strategy}, vessel_names{vessel});
        combo_idx = combo_idx + 1;
    else
        fprintf('  组合不可行：%s + %s\n', ...
            strategy_names{strategy}, vessel_names{vessel});
    end
end

end

%% 4. 生成最终Pareto前沿
fprintf(‘\n正在生成最终Pareto前沿…\n’);
[final_pareto_GA, final_info_GA] = mergeParetoFronts(all_results_GA);
[final_pareto_AOO, final_info_AOO] = mergeParetoFronts(all_results_AOO);

plotTopTierSCI_Visualizations(all_results_GA, valid_combinations_GA, final_pareto_GA);
plotTopTierSCI_Visualizations(all_results_AOO, valid_combinations_AOO, final_pareto_AOO);
%
plotAllCombinationsSurfacePareto(all_results_GA, valid_combinations_GA);
plotAllCombinationsSurfacePareto(all_results_AOO, valid_combinations_AOO);

plotAcademicSurfacePareto(final_pareto_GA);
plotAcademicSurfacePareto(final_pareto_AOO);
% %
plotAlgorithmComparison_BarAndDensity(all_results_AOO, all_results_GA, valid_combinations_AOO);
%
plotParetoByVessel(all_results_AOO, vessel_names);
%
% % 1. 两大算法寻优能力同框 3D 对比
plotAlgorithmComparison3D(final_pareto_AOO, final_pareto_GA);
%
% 2. 计算 AHP 权重并绘制带热力色带的 AHP 综合决策图
plotAHP_FuzzyParetoFront(final_pareto_GA, final_info_GA, strategy_names, vessel_names);
plotAHP_FuzzyParetoFront(final_pareto_AOO, final_info_AOO, strategy_names, vessel_names);
%
%
% % 5. 结果可视化
% % 5.1 绘制每个组合的种群演化图
plotPopulationEvolution(all_evolution_GA, valid_combinations_GA);
plotPopulationEvolution(all_evolution_AOO, valid_combinations_AOO);
%
% % 5.2 绘制每个组合的收敛曲线
plotConvergenceCurves(all_convergence_GA, valid_combinations_GA);
plotConvergenceCurves(all_convergence_AOO, valid_combinations_AOO);
%
plotAlgorithmConvergenceComparison(all_convergence_AOO, all_convergence_GA, valid_combinations_AOO);
%
% % 5.3 绘制按策略分组的Pareto前沿对比
plotParetoByStrategy(all_results_GA, valid_combinations_GA, strategy_names, vessel_names);
plotParetoByStrategy(all_results_AOO, valid_combinations_AOO, strategy_names, vessel_names);

% 5.4 绘制所有组合的最终Pareto前沿
plotFinalParetoFront(all_results_GA, valid_combinations_GA, final_pareto_GA);
plotFinalParetoFront(all_results_AOO, valid_combinations_AOO, final_pareto_AOO);

% 5.5 绘制综合对比图
plotComprehensiveComparison(all_evolution_GA, valid_combinations_GA);
plotComprehensiveComparison(all_evolution_AOO, valid_combinations_AOO);

% 5.6 为关键组合绘制详细演化分析
if ~isempty(all_evolution_GA)
plotDetailedEvolution(all_evolution_GA, valid_combinations_GA, 3);
end

if ~isempty(all_evolution_AOO)
plotDetailedEvolution(all_evolution_AOO, valid_combinations_AOO, 3);
end

% 5.7 绘制演化过程对比图
plotEvolutionComparison(all_evolution_GA, valid_combinations_GA, strategy_names, vessel_names);
plotEvolutionComparison(all_evolution_AOO, valid_combinations_AOO, strategy_names, vessel_names);

% 5.8 解集质量演化图
plotParetoQuality(all_convergence_GA, valid_combinations_GA);
plotParetoQuality(all_convergence_AOO, valid_combinations_AOO);

% 5.9 从船型角度的综合分析
plotVesselCentricAnalysis(all_results_GA, valid_combinations_GA, strategy_names, vessel_names);
plotVesselCentricAnalysis(all_results_AOO, valid_combinations_AOO, strategy_names, vessel_names);

% 6. 输出最优解分析
analyzeOptimalSolutions(all_results_GA, valid_combinations_GA, final_pareto_GA, strategy_names, vessel_names);
analyzeOptimalSolutions(all_results_AOO, valid_combinations_AOO, final_pareto_AOO, strategy_names, vessel_names);

fprintf(‘\n优化完成！\n’);

% 绘制解集质量演化图
function plotParetoQuality(all_convergence, valid_combinations)
%% 绘制解集质量与多样性演化图
num_combos = length(valid_combinations);
cols = ceil(sqrt(num_combos));
rows = ceil(num_combos / cols);

figure('Position', [100, 100, 1400, 800]);

for i = 1:num_combos
    if isempty(all_convergence{i})
        continue;
    end

    subplot(rows, cols, i);
    conv = all_convergence{i};
    gens = conv.generations;

    % 左轴：前沿解的数量
    yyaxis left
    plot(gens, conv.pareto_size, 'b-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 4);
    ylabel('Pareto Front Size', 'FontWeight', 'bold');
    ylim([0, max(100, max(conv.pareto_size)*1.2)]);
    yline(20, 'g--', 'Lower Bound (20)', 'LabelHorizontalAlignment', 'left');
    yline(80, 'r--', 'Upper Bound (80)', 'LabelHorizontalAlignment', 'left');
    ax1 = gca; ax1.YColor = 'b';

    % 右轴：解集多样性 (Diversity)
    yyaxis right
    plot(gens, conv.diversity, 'm-s', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 4);
    ylabel('Solution Diversity', 'FontWeight', 'bold');
    ax2 = gca; ax2.YColor = 'm';

    xlabel('Generation', 'FontWeight', 'bold');
    title(strrep(valid_combinations{i}, 'Strategy', ''), 'FontSize', 11);
    grid on; set(gca, 'GridAlpha', 0.3);
end

sgtitle('Pareto Front Quality & Diversity Evolution Across Combinations', ...
    'FontSize', 15, 'FontWeight', 'bold');

end

2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本

2019b

2 参考文献

[1]赵渊,邱玉良,熊燕娇,叶梦姣,吴 林.基于条件相关运行风险的发电调度优化模型[J].电力自动化设备. 2016

3 备注

简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

⛄五、仿真咨询与程序定制

1 各类智能优化算法改进及应用

1.1 PID优化

1.2 VMD优化

1.3 配电网重构

1.4 三维装箱

1.5 微电网优化

1.6 优化布局

1.7 优化参数

1.8 优化成本

1.9 优化充电

1.10 优化调度

1.11 优化电价

1.12 优化发车

1.13 优化分配

1.14 优化覆盖

1.15 优化控制

1.16 优化库存

1.17 优化路由

1.18 优化设计

1.19 优化位置

1.20 优化吸波

1.21 优化选址

1.22 优化运行

1.23 优化指派

1.24 优化组合

1.25 车间调度

1.26 生产调度

1.27 经济调度

1.28 装配线调度

1.29 水库调度

1.30 货位优化

1.31 公交排班优化

1.32 集装箱船配载优化

1.33 水泵组合优化

1.34 医疗资源分配优化

1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测

2.1 机器学习和深度学习分类

2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测

2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面

3.1 图像边缘检测

3.2 图像处理

3.3 图像分割

3.4 图像分类

3.5 图像跟踪

3.6 图像加密解密

3.7 图像检索

3.8 图像配准

3.9 图像拼接

3.10 图像评价

3.11 图像去噪

3.12 图像融合

3.13 图像识别

3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复

3.15 图像压缩

3.16 图像隐写

3.17 图像增强

3.18 图像重建

4 路径规划方面

4.1 旅行商问题（TSP）

4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）

4.2 车辆路径问题（VRP）

4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.7 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.8 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.9 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.10 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.11 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）

4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划

4.4.1 避障路径规划
4.4.2 机器人轨迹跟踪
4.4.3 机器人编队
4.4.4 机器人导航
4.4.5 机器人定位
4.4.6 机器人控制
4.4.7 机器人路径规划
4.4.8 机器人任务分配
4.4.9 机器人搜索
4.4.10 机器人运输
4.4.11 迷宫路径规划
4.4.12 水下机器人路径规划
4.4.13 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划

4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划

4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 卡车无人机
4.6.6 目标搜索
4.6.7 三维路径规划
4.6.8 无人机编队
4.6.9 无人机导航
4.6.10 无人机吊运
4.6.11 无人机对抗
4.6.12 无人机覆盖
4.6.13 无人机检测
4.6.14 无人机控制
4.6.15 无人机求援
4.6.16 无人机位姿估计
4.6.17 无人机系统
4.6.18 无人机侦查
4.6.19 无人机联盟
4.6.20 无人机协同任务
4.6.21 异构无人机

4.7 水下飞行器

4.8 无人车路径规划

4.9 无人艇路径规划

4.10 物流选址

4.11 车辆控制

4.12 多智能体路径规划

4.12.1 多智能体编队
4.12.2 多智能体控制
4.12.3 多智能体路径规划
4.12.4 多智能体协同

5 语音处理

5.1 语音情感识别

5.2 声源定位

5.3 特征提取

5.4 语音编码

5.5 语音处理

5.6 语音分离

5.7 语音分析

5.8 语音合成

5.9 语音加密

5.10 语音去噪

5.11 语音识别

5.12 语音压缩

5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面

6.1 元胞自动机病毒仿真

6.2 元胞自动机城市规划

6.3 元胞自动机交通流

6.4 元胞自动机气体

6.5 元胞自动机人员疏散

6.6 元胞自动机森林火灾

6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理

7.1 机械振动信号处理

7.1.1 故障信号
7.1.1.1 齿轮损伤识别
7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.1.4 电机故障诊断分析
7.1.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.1.8 柴油机故障诊断
7.1.2 管道泄漏
7.1.3 振动信号

7.2 生物医学信号处理

7.2.1 肌电信号EMG
7.2.2 脑电信号EEG
7.2.3 乳腺癌诊断
7.2.4 生物电信号
7.2.5 心电信号ECG
7.2.6 心血管
7.2.7 心脏仿真
7.2.8 血压

7.3 声呐探测信号处理

7.3.1 声呐
7.3.2 水声通信

7.4 通信工程信号处理

7.4.1 超声波信号处理
7.4.2 导航定位
7.4.3 航天航空
7.4.4 空间识别
7.4.5 雷达通信
7.4.5.1 FMCW仿真
7.4.5.2 GPS抗干扰
7.4.5.3 雷达LFM
7.4.5.4 雷达MIMO
7.4.5.5 雷达测角
7.4.5.6 雷达成像
7.4.5.7 雷达定位
7.4.5.8 雷达回波
7.4.5.9 雷达检测
7.4.5.10 雷达数字信号处理
7.4.5.11 雷达通信
7.4.5.12 雷达相控阵
7.4.5.13 雷达信号分析
7.4.5.14 雷达预警
7.4.5.15 雷达脉冲压缩
7.4.5.16 天线方向图
7.4.5.17 雷达杂波仿真
7.4.6 模拟信号处理
7.4.7 时差绘制
7.4.8 数字信道处理
7.4.9 数字信号处理
7.4.10 无线通信
7.4.11 姿态解算
**7.4.12 资源分配 **

7.5 自动测量信号处理

**7.5.1 参数估计 **
**7.5.2 电动汽车动力电池管理 **
**7.5.3 高度预估 **

8 物理应用

8.1 物理学分支力学

8.1.1 材料力学
8.1.2 弹性力学
8.1.3 动力学
8.1.4 分析力学
8.1.5 固体力学
8.1.6 结构力学
8.1.7 静力学
8.1.8 空气动力学
8.1.9 流体力学
8.1.10 塑性力学
8.1.11 运动学

8.2 物理学其他分支

8.2.1 表面物理学
8.2.2 超声学
8.2.3 次声学
8.2.4 电磁学
8.2.5 电动力学
8.2.6 电学
8.2.7 高压物理学
8.2.8 金属物理学
8.2.9 光学
8.2.10 核物理学
8.2.11 金属物理学
8.2.12 量子力学
8.2.13 热力学
8.2.14 热学
8.2.15 声学
8.2.16 水声学

8.3 物理应用

8.3.1 地理学
8.3.2 化学化工
8.3.3 生物
8.3.4 其他