本文针对矿山智能巡检机器人在路径规划和危险识别算法方面进行了优化研究。通过分析传统路径规划算法如A算法、遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO）在矿山复杂环境中的局限性，提出了结合多种算法优势的改进方法。在路径规划方面，采用融合优化遗传算法和变步长蚁群算法的方法，显著提高了全局最优解的收敛速度和搜索精度。在危险识别方面，利用深度学习和图像处理技术，结合卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO和Faster R-CNN），有效提升了危险源识别的准确率。此外，针对矿山环境的实时性和稳定性挑战，引入了基于深度强化学习的Actor-Critic算法和改进的动态窗口算法（DWA），确保了算法的高效运行和鲁棒性。实验结果表明，优化后的算法在复杂矿山环境中表现出良好的性能，为矿山安全生产提供了技术支持。

火电厂作为能源生产的重要组成部分，其锅炉燃烧控制的优化对提升运行效率与环保性能至关重要。传统的锅炉燃烧控制方法在应对多目标协同调控时存在局限性，难以满足日益增长的效率与环保要求。本研究提出了一种基于AI强化学习的火电厂锅炉燃烧多目标协同调控策略，通过构建强化学习模型，定义状态空间、动作空间和奖励函数，并利用多目标优化算法实现燃烧效率与污染物排放的协同调控。实验结果表明，该策略显著提高了燃烧效率，同时有效降低了污染物排放，为火电厂的节能减排提供了新的技术途径，具有重要的理论价值与现实意义。

在现代工业、航空航天及智能设备等领域，机电系统发挥着至关重要的支撑作用，对其实现高精度、自适应控制意义重大。随着机电系统应用场景日益复杂，传统控制策略面临诸多挑战，难以满足系统对自适应控制的需求。本研究基于深度强化学习，提出一种新的机电系统自适应控制策略。通过设计特定算法、构建深度强化学习模型及合理设定奖励函数，该策略能够自主学习优化控制策略以适应系统参数变化及外部干扰。实验结果表明，与传统控制策略相比，该策略在控制精度和适应性方面均有显著提升。然而，该策略也存在收敛速度有待提高等不足。未来研究可聚焦于优化算法，提升收敛速度和学习效率，并拓展其在更多复杂场景中的应用。

自动驾驶技术已成为新一代汽车发展的重要方向，其核心是对车辆环境的感知和控制。然而，复杂环境下的自动驾驶面临着难以解决的问题，例如交通拥堵、道路封闭、雨雪雾天等。本文以强化学习为基础，针对自动驾驶中路径规划问题，提出了一种基于强化学习的自动驾驶路径规划算法，通过学习一系列策略，来解决复杂环境下的路径规划问题。首先构建了包含决策模型、动作模型和奖励函数的强化学习模型，并提出了基于优先级的奖励函数优化方法；其次采用路径规划和环境建模相结合的方式进行算法设计；最后进行了仿真实验并将算法应用于某款车型上进行验证。