大约400年前的国际象棋游戏始于大约400年前的统治图，这引发了对统治图的分析，最初是相对松散的，直到1960年代开始，当时该问题给出了数学描述。这是图理论中最重要的问题之一，也是在多项式时间无法解决的NP完整问题。结果，我们描述了一种新的混合杜鹃搜索技术，以解决这项工作中的MDS问题。杜鹃搜索是一种著名的元神经，其能力探索了巨大的搜索空间，使其对多元化有用。但是，为了提高性能，我们除了遗传跨界操作员外，还将强化技术纳入了建议的方法。在详尽的实验测试中介绍了我们的方法与文献中相应的最新技术的比较。根据获得的结果，建议的算法优于当前的最新状态。

移动机器人的视觉导航经典通过SLAM加上最佳规划，最近通过实现作为深网络的端到端培训。虽然前者通常仅限于航点计划，但即使在真实的物理环境中已经证明了它们的效率，后一种解决方案最常用于模拟中，但已被证明能够学习更复杂的视觉推理，涉及复杂的语义规则。通过实际机器人在物理环境中导航仍然是一个开放问题。端到端的培训方法仅在模拟中进行了彻底测试，实验涉及实际机器人的实际机器人在简化的实验室条件下限制为罕见的性能评估。在这项工作中，我们对真实物理代理的性能和推理能力进行了深入研究，在模拟中培训并部署到两个不同的物理环境。除了基准测试之外，我们提供了对不同条件下不同代理商培训的泛化能力的见解。我们可视化传感器使用以及不同类型信号的重要性。我们展示了，对于Pointgoal Task，一个代理在各种任务上进行预先培训，并在目标环境的模拟版本上进行微调，可以达到竞争性能，而无需建模任何SIM2重传，即通过直接从仿真部署培训的代理即可一个真正的物理机器人。

We address the problem of depth and ego-motion estimation from image sequences. Recent advances in the domain propose to train a deep learning model for both tasks using image reconstruction in a self-supervised manner. We revise the assumptions and the limitations of the current approaches and propose two improvements to boost the performance of the depth and ego-motion estimation. We first use Lie group properties to enforce the geometric consistency between images in the sequence and their reconstructions. We then propose a mechanism to pay an attention to image regions where the image reconstruction get corrupted. We show how to integrate the attention mechanism in the form of attention gates in the pipeline and use attention coefficients as a mask. We evaluate the new architecture on the KITTI datasets and compare it to the previous techniques. We show that our approach improves the state-of-the-art results for ego-motion estimation and achieve comparable results for depth estimation.