无人机追逃博弈论文读取有感

多智能体追逃博弈算法综述与未来方向 本文系统梳理了多智能体追逃博弈的算法框架，分为全局视野和局部视野两大类，并针对无人机局部观测场景提出推荐方案。 全局视野算法（如MADDPG、QMIX）依赖完整环境信息，虽在协同控制中表现良好，但难以适应真实场景中的部分观测问题，存在过拟合和泛化性差的缺陷。 局部视野算法（如MAPPO、MAAC）更适合无人机追逃场景，通过注意力机制、图神经网络或课程学习实现局部

使用 MATLAB/Simulink 搭建一个 多业务动态资源分配系统

本文介绍了基于Simulink的5G/6G动态资源分配仿真方法，重点针对eMBB、URLLC和mMTC三类业务场景。通过对比MaxC/I、PF和QoS-awarePF等调度算法，提出采用QoS-awarePF作为多业务共存场景的首选方案。文章详细阐述了从系统参数定义、业务模型构建到调度器实现的完整建模流程，特别强调了利用Stateflow实现具有URLLC软抢占功能的动态调度机制。仿真结果表明，Q

智谱AI最新旗舰模型：GLM-4.6全面解析与实战