深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在多智能體協(xié)同中的關(guān)鍵技術(shù)畢業(yè)論文【附代碼】

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在多智能體協(xié)同中的關(guān)鍵技術(shù)解析主要內(nèi)容：本文將深入分析深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）在多智能體協(xié)同任務(wù)中的關(guān)鍵技術(shù)。首先，介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理和算法，包括Q-learning、策略梯度等。其次，探討多智能體系統(tǒng)的特點和挑戰(zhàn)，如個體間的協(xié)作與競爭關(guān)系、信息共享等。通過案例分析，展示深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在多智能體協(xié)同中的應(yīng)用，特別是在無人駕駛、機(jī)器人群體和智能制造等領(lǐng)域的成功案例。最后，提出針對當(dāng)前技術(shù)的改進(jìn)建議，以提升多智能體系統(tǒng)的效率和智能化水平，推動深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用。文檔說明：本文闡述了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體系統(tǒng)、序貫決策過程、多智能體協(xié)同、核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計思路、實驗結(jié)果及仿真圖示。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在多智能體協(xié)同中的關(guān)鍵技術(shù)解析通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準(zhǔn)確性，實驗驗證了其在不同應(yīng)用場景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細(xì)的仿真圖和結(jié)果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來源，最后附上了相關(guān)的參考文獻(xiàn)，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問，或者科研方面的問題，可以通過文檔最后的微信直接聯(lián)系本團(tuán)隊。核心思路強(qiáng)化學(xué)習(xí)由于其無需數(shù)據(jù)標(biāo)注的特性和能夠處理序貫決策問題的能力，自提出以來已經(jīng)在較多復(fù)雜的決策任務(wù)上展現(xiàn)了它的實用性，并應(yīng)用到游戲角色、仿真訓(xùn)練等實際場景中?；趨f(xié)同目標(biāo)的多智能體系統(tǒng)在現(xiàn)實世界中大量存在，比如Wifi系統(tǒng)、交通燈控制系統(tǒng)、路由管理系統(tǒng)、自動駕駛系統(tǒng)、無人飛行器系統(tǒng)等等。在這些系統(tǒng)中，單個控制實體可以由強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法進(jìn)行建模，并組成一套多智能體協(xié)作系統(tǒng)，通過訓(xùn)練各個控制實體的彼此交互過程學(xué)習(xí)出一套相互協(xié)作的策略，以更好地完成同一個目標(biāo)。近年來，擁有強(qiáng)大的函數(shù)擬合能力和特征抽象能力的深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷發(fā)展，并在人工智能的各個領(lǐng)域都取得了顯著的成果。與此同時，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)將深度學(xué)習(xí)拓展到強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，極大地推動了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展，使其能夠有效地解決高維空間中的復(fù)雜協(xié)同問題，并成為當(dāng)下最火熱的研究方向之一。但是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固有擬合誤差、多智能體系統(tǒng)協(xié)同策略較差的穩(wěn)定性、以及巨大的協(xié)同策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)搜索空間，現(xiàn)有的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體協(xié)同算法訓(xùn)練效率和樣本利用率往往都較低，阻礙了其進(jìn)一步的發(fā)展和應(yīng)用。本文以提高多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)協(xié)同算法的訓(xùn)練效率為核心，依托多智能體粒子環(huán)境和星際爭霸II游戲環(huán)境等具體的應(yīng)用場景，圍繞著環(huán)境信息利用不充分、模型訓(xùn)練時序差分誤差較大、值分解方法表示能力不全以及離線數(shù)據(jù)集的分布偏移這四個導(dǎo)致訓(xùn)練低效的關(guān)鍵問題展開研究，主要創(chuàng)新之處包括以下幾點:1.針對多智能體協(xié)同算法在環(huán)境中信息利用不充分的問題，本文從圖網(wǎng)絡(luò)角度出發(fā)提出一種新的基于協(xié)同圖信息補(bǔ)全的多智能體協(xié)同算法AWGmix(AbbreviatedWeightedGraphinformation-enhancedMixing)。由于本文中考慮的智能體是部分可觀測的，意味著每個智能體有其相應(yīng)的視野范圍，只能觀測到視野范圍內(nèi)的其他智能體或者環(huán)境的信息。AWGmix首先根據(jù)智能體的位置信息構(gòu)建一個智能體協(xié)同圖，并通過弗洛伊德最短路徑算法計算任意兩個智能體之間的節(jié)點跳數(shù)，以此構(gòu)建其與視野范圍之外智能體的虛擬連接關(guān)系，構(gòu)成增強(qiáng)協(xié)同圖模型，并計算該增強(qiáng)協(xié)同圖中智能體連接邊的權(quán)重。同時，AWGmix設(shè)計了一個歸因模塊來融合其他智能體的動作信息，使當(dāng)前的受控智能體能夠做出更好的決策。實驗結(jié)果表明，相比于當(dāng)下主流的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多智能體協(xié)同算法，AWGmix在多智能體粒子環(huán)境MPE和星際爭霸II游戲環(huán)境中表現(xiàn)出了更好的性能。2.針對多智能體協(xié)同算法在優(yōu)化時序差分誤差較大所引起的訓(xùn)練低效問題，本文提出了一種新的基于自適應(yīng)正則Anderson加速的多智能體協(xié)同算法RA3(Regularization-AdaptedAndersonAcceleration)。具體地，本文分析了多智能體協(xié)同算法更新時的時序差分誤差來源，并將協(xié)同算法中中心化值函數(shù)的更新過程重新抽象為定點迭代過程，然后結(jié)合Anderson加速算法來計算一個更加準(zhǔn)確的值函數(shù)估計，以提高協(xié)同算法的訓(xùn)練效率。再者，本文分析了Anderson加速算法在更新時可能出現(xiàn)的數(shù)值彌散問題，設(shè)計了一套正則系數(shù)自適應(yīng)計算方法和算法重啟機(jī)制來穩(wěn)定訓(xùn)練過程。實驗結(jié)果表明，基于自適應(yīng)正則Anderson加速的多智能體協(xié)同算法能夠有效地提升現(xiàn)有協(xié)同算法的訓(xùn)練效率，并為數(shù)值計算方法在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的視角。3.針對多智能體協(xié)同中值分解方法的函數(shù)表示能力不全問題，本文提出一種新的面向值函數(shù)分解的多智能體協(xié)同策略融合算法VDF(ValueDecompositionFusion)。VDF一方面繼承了現(xiàn)有的某些值分解方法中完整的中心化值函數(shù)表示能力，同時也具有因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)限制而滿足單體-全局-最大化(Individual-GlobalMax，IGM)原則的值分解方法的訓(xùn)練高效率。另一方面，VDF的立足點在于無需設(shè)計一種全新的多智能體協(xié)同算法，能夠?qū)F(xiàn)有的多種值分解策略以一種自適應(yīng)的方式進(jìn)行融合，以此提高多智能體協(xié)同策略的訓(xùn)練效率。本文從簡單的矩陣博弈闡述了VDF的學(xué)習(xí)過程與內(nèi)在機(jī)制，并用更復(fù)雜的協(xié)同任務(wù)實驗表明，即使不用設(shè)計復(fù)雜的信息融合網(wǎng)絡(luò)，VDF也能夠顯著提高基于值函數(shù)分解的多智能體協(xié)同性能。4.針對離線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布偏移所導(dǎo)致的協(xié)同訓(xùn)練低效問題，本文提出一種面向離線多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基于噪聲注入的自監(jiān)督式離線數(shù)據(jù)狀態(tài)表征增強(qiáng)算法NIS(NoiseInjectionbasedStateenhancement，NIS)。NIS首先從自監(jiān)督學(xué)習(xí)的角度出發(fā)，通過對多智能體系統(tǒng)的全局狀態(tài)信息進(jìn)行增強(qiáng)來拓展離線數(shù)據(jù)集，使得離線算法能夠更好地處理分布外數(shù)據(jù)(Out-of-Distribution，OOD)，降低對OOD數(shù)據(jù)的敏感度，并在訓(xùn)練過程中得到更準(zhǔn)確的中心化值函數(shù)估計。實驗結(jié)果表明，在離線數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)的多智能體協(xié)同模型訓(xùn)練過程上，NIS能夠顯著提高當(dāng)前主流的離線協(xié)同算法和在線協(xié)同算法的性能。本團(tuán)隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在多智能體協(xié)同中的關(guān)鍵技術(shù)解析%加載數(shù)據(jù)集numSamples=838;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團(tuán)隊提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=838;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團(tuán)隊提供learningRate=0.01;numEpochs=838;%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測試集上進(jìn)行評估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=838;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=838;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評估最佳個體在測試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵?fù)p失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結(jié)果

常見算法與模型應(yīng)用本團(tuán)隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky2301各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化1.3優(yōu)化調(diào)度1.4優(yōu)化路由1.5微電網(wǎng)優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車1.10優(yōu)化覆蓋1.11車間調(diào)度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設(shè)計1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運行1.33優(yōu)化調(diào)配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調(diào)度優(yōu)化1.39數(shù)據(jù)中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競價優(yōu)化1.42庫存管理優(yōu)化1.43供應(yīng)鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網(wǎng)絡(luò)流量優(yōu)化1.46冷庫管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產(chǎn)線效率優(yōu)化2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測2.1機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2SVM支持向量機(jī)分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.6RF隨機(jī)森林分類2.1.7KNN分類2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.11GRU門控循環(huán)單元分類2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類2.1.13SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.14RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.15KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.18DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.20ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.21OVO多分類支持向量機(jī)2.1.22Adaboost分類2.1.23CatBoost分類2.1.24LightGBM分類2.1.25神經(jīng)自適應(yīng)共振分類(ART)2.1.26離散選擇模型分類(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測2.2.1ARMA自回歸滑動平均模型預(yù)測2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.4BF粒子濾波預(yù)測2.2.5DKELM回歸預(yù)測2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.8GMM高斯混合模型預(yù)測2.2.9GMDN預(yù)測2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.11GRU門控循環(huán)單元預(yù)測2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測2.2.13RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.14RF隨機(jī)森林預(yù)測2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.17RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測2.2.18SVM支持向量機(jī)預(yù)測2.2.19TCN時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.20XGBoost回歸預(yù)測2.2.21模糊預(yù)測2.2.22奇異譜分析方法SSA時間序列預(yù)測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動平均模型預(yù)測2.2.24Prophet模型時間序列預(yù)測2.2.25LightGBM回歸預(yù)測2.2.26ARIMA-GARCH組合預(yù)測2.2.27深度多層感知機(jī)預(yù)測2.2.28Transformer時間序列預(yù)測2.2.29Seq2Seq模型預(yù)測2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預(yù)測2.2.31自編碼器預(yù)測2.2.32LMS最小均方算法預(yù)測2.2.33BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.34BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.38DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.39LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.40模型集成預(yù)測2.2.41高維數(shù)據(jù)預(yù)測2.2.42多變量時間序列預(yù)測2.3機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實際應(yīng)用預(yù)測CPI指數(shù)預(yù)測PM2.5濃度預(yù)測SOC預(yù)測產(chǎn)量預(yù)測車位預(yù)測蟲情預(yù)測帶鋼厚度預(yù)測電池健康狀態(tài)預(yù)測電力負(fù)荷預(yù)測房價預(yù)測腐蝕率預(yù)測故障診斷預(yù)測光伏功率預(yù)測軌跡預(yù)測航空發(fā)動機(jī)壽命預(yù)測匯率預(yù)測混凝土強(qiáng)度預(yù)測加熱爐爐溫預(yù)測價格預(yù)測交通流預(yù)測居民消費指數(shù)預(yù)測空氣質(zhì)量預(yù)測糧食溫度預(yù)測氣溫預(yù)測清水值預(yù)測失業(yè)率預(yù)測用電量預(yù)測運輸量預(yù)測制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預(yù)測產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫存需求預(yù)測員工離職預(yù)測網(wǎng)絡(luò)入侵檢測金融欺詐檢測社交媒體情緒預(yù)測自然災(zāi)害預(yù)測圖像分割預(yù)測視頻行為預(yù)測心電異常預(yù)測腦電波分類汽車故障預(yù)測智能家居用電量預(yù)測3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準(zhǔn)3.9圖像拼接3.10圖像評價3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識別3.13.1表盤識別3.13.2車道線識別3.13.3車輛計數(shù)3.13.4車輛識別3.13.5車牌識別3.13.6車位識別3.13.7尺寸檢測3.13.8答題卡識別3.13.9電器識別3.13.10跌倒檢測3.13.11動物識別3.13.12二維碼識別3.13.13發(fā)票識別3.13.14服裝識別3.13.15漢字識別3.13.16紅綠燈識別3.13.17虹膜識別3.13.18火災(zāi)檢測3.13.19疾病分類3.13.20交通標(biāo)志識別3.13.21卡號識別3.13.22口罩識別3.13.23裂縫識別3.13.24目標(biāo)跟蹤3.13.25疲勞檢測3.13.26旗幟識別3.13.27青草識別3.13.28人臉識別3.13.29人民幣識別3.13.30身份證識別3.13.31手勢識別3.13.32數(shù)字字母識別3.13.33手掌識別3.13.34樹葉識別3.13.35水果識別3.13.36條形碼識別3.13.37溫度檢測3.13.38瑕疵檢測3.13.39芯片檢測3.13.40行為識別3.13.41驗證碼識別3.13.42藥材識別3.13.43硬幣識別3.13.44郵政編碼識別3.13.45紙牌識別3.13.46指紋識別3.14圖像修復(fù)3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強(qiáng)3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學(xué)處理3.21圖像旋轉(zhuǎn)3.22圖像反轉(zhuǎn)3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調(diào)整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問題（TSP）4.1.1單旅行商問題（TSP）4.1.2多旅行商問題（MTSP）4.2車輛路徑問題（VRP）4.2.1車輛路徑問題（VRP）4.2.2帶容量的車輛路徑問題（CVRP）4.2.3帶容量+時間窗+距離車輛路徑問題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車輛路徑問題（DCVRP）4.2.5帶距離的車輛路徑問題（DVRP）4.2.6帶充電站+時間窗車輛路徑問題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車輛路徑問題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車輛路徑問題（MDVRP）4.2.9同時取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時間窗的車輛路徑問題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運運輸問題4.4機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車輛協(xié)同無人機(jī)配送路徑規(guī)劃4.6無人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3無人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4無人機(jī)集群仿真4.6.5無人機(jī)三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機(jī)編隊4.6.7無人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.8無人機(jī)任務(wù)分配4.7無人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車路徑規(guī)劃4.9多目標(biāo)路徑規(guī)劃4.10動態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時路徑更新4.12混合動力汽車路徑規(guī)劃4.13高速公路車輛協(xié)調(diào)4.14礦山運輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲路徑規(guī)劃5語音處理5.1語音情感識別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語音編碼5.5語音處理5.6語音分離5.7語音分析5.8語音合成5.9語音加密5.10語音去噪5.11語音識別5.12語音壓縮5.13語音隱藏5.14語音關(guān)鍵詞檢測5.15語音身份驗證5.16語音情緒轉(zhuǎn)換5.17語音喚醒詞檢測5.18語