多智能体系统控制与决策是研究多个智能体（如机器人、传感器节点、飞行器、车辆等）如何通过交互与协作来实现复杂任务的学科方向。它涉及智能体的建模、控制策略设计、信息交互机制、分布式决策算法以及系统性能优化等多个方面，广泛应用于智能交通、机器人团队协作、分布式计算、智能电网等领域，旨在提高系统的整体效率、鲁棒性和适应性。

        机器学习与模式识别是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向，专注于开发算法和模型，使计算机能够从数据中自动学习和识别模式，从而进行预测、分类、决策等任务。其主要研究内容包括：监督学习，通过标记数据训练模型，如线性回归、支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等，用于分类和回归任务；无监督学习，处理未标记数据，发现数据中的内在结构，如聚类（K-means、层次聚类）、降维（PCA、t-SNE）等；强化学习，通过与环境的交互学习最优策略，以最大化累积奖励。此外，还包括半监督学习、迁移学习等方法，以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型。这些技术广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、生物信息学、金融风险预测等领域，为解决复杂数据驱动的问题提供了强大的工具。