检索结果-内蒙古大学图书馆

电网技术 2025年第3期49卷 1121-1129,I0076-I0079页

作者：李东颖朱建全陈一熙华南理工大学电力学院广东省广州市510640

随着新能源渗透率不断攀升,电力系统波动性和随机性日趋加剧,电网安全经济运行正面临着严峻挑战。为此,该文提出了一种基于改进生成对抗模仿学习算法的实时安全约束经济调度方法。首先,将新能源电力系统多时段安全约束经济调度问题建模... 详细信息

随着新能源渗透率不断攀升,电力系统波动性和随机性日趋加剧,电网安全经济运行正面临着严峻挑战。为此,该文提出了一种基于改进生成对抗模仿学习算法的实时安全约束经济调度方法。首先,将新能源电力系统多时段安全约束经济调度问题建模为马尔可夫决策过程。其次,针对常规深度强化学习算法训练时间冗长和设计主观性强等弊端,采用生成对抗模仿学习算法对马尔可夫决策过程进行求解。接着,提出了一种改进的生成对抗模仿学习算法,通过双缓冲区机制使生成对抗模仿学习兼容异策略深度强化学习算法,进而与柔性行动器-评判器算法结合,显著提高了算法的训练性能。算例结果表明,所提方法在保证毫秒级的决策速度的同时,在离线训练时的收敛速度、在线决策时的经济性与安全性等方面相较于传统算法均展示出了显著的提升。

关键词：安全约束经济调度模仿学习生成对抗网络双缓冲机制深度强化学习

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基于模仿学习的机动目标拦截强化学习制导律

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北京航空航天大学学报 2025年

作者：任乐亮鲜勇刘振宇张大巧李冰李少朋火箭军工程大学导弹工程学院跨域飞行交叉技术实验室火箭军工程大学作战保障学院清华大学自动化系

机动突防技术的发展对拦截制导律性能提出了更高的要求。为提高机动目标拦截概率、降低能量消耗、提升算法鲁棒性，提出了“基于模仿学习末制导律模型→基于强化学习的末制导律进化模型”的梯次智能制导框架。以拦截碰撞三角为基础，建... 详细信息

机动突防技术的发展对拦截制导律性能提出了更高的要求。为提高机动目标拦截概率、降低能量消耗、提升算法鲁棒性，提出了“基于模仿学习末制导律模型→基于强化学习的末制导律进化模型”的梯次智能制导框架。以拦截碰撞三角为基础，建立机动目标和拦截器三维不确定对抗模型；采用模仿学习方法挖掘比例导引规律，为后续强化学习制导律学习提供良好的初始策略；建立了马尔可夫决策模型，并设置包含能量消耗的过程奖励和包含“过渡段”的“软”终端奖励模型，利用近端策略优化算法充分探索高性能拦截策略。蒙特卡罗仿真结果表明：新型制导律鲁棒性好、稳定性高，实现了比传统制导算法更高的拦截概率和更低的能量消耗，且单次决策耗时仅0.32 ms，具有一定的工程应用价值。

关键词：模仿学习深度强化学习拦截机动目标近端策略优化碰撞三角

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融合模仿学习的双足机器人全向行走步态生成方法

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电子科技 2025年第1期38卷 29-36页

作者：冯振牟海明薛杰李清都上海理工大学机器智能研究院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

由于双足机器人具有复杂的高维动力学和高度动态特性,因此难以实现全向步态。为了实现双足机器人全向行走,文中基于深度强化学习算法提出了一种融合模仿学习的双足机器人步态训练方法。根据专家经验和双足行走具有周期性的特点,设计了... 详细信息

由于双足机器人具有复杂的高维动力学和高度动态特性,因此难以实现全向步态。为了实现双足机器人全向行走,文中基于深度强化学习算法提出了一种融合模仿学习的双足机器人步态训练方法。根据专家经验和双足行走具有周期性的特点,设计了可以实现不同步态风格的周期对称函数进行模仿学习。为了使双足机器人具有全向行走能力,使用ROS(Robot Operating System)中的脚步规划器生成目标落脚点进行模仿学习,并在自主设计的双足机器人上对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法可实现双足机器人前向、侧向、对角线和转向4种步态模式,实现了双足机器人的全向步态,并且可实现不同风格的周期对称步态。

关键词：强化学习模仿学习专家经验周期步态全向运动转向运动对角线运动双足机器人

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模仿学习

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学前课程研究 2009年第10期 20-20页

作者：丛敏江苏省南京市实验幼儿园

这次带的小(6)班真是让我百感交集:既有天真的美好,更有无语的无奈。以前的带班经验此时都不管用,心里的火急火燎也不能在脸上显露,否则会把孩子们吓坏,第二天就哭着

关键词：模仿学习

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模仿学习

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学前课程研究 2009年第11期 62-62页

作者：丛敏

这次带的小(6)班真是让我百感交集,既有天真的美好,更有无语的无奈。以前的带班经验此时都不管用了,心里的火急火燎更不能在脸上显露——否则会把这一个班的小精灵们吓坏的,第二天就会哭着闹着不来了,我只能把苦水往肚里咽,露笑脸给他们看,

关键词：模仿学习

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儿童模仿学习的理性省察与实践理路

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现代中小学教育 2025年第4期41卷 25-29页

作者：柴军应张明丽山东师范大学教育学部山东师范大学祥泰实验学校

模仿学习是儿童不可或缺的学习方式。然而，由于人们误解模仿内涵致使模仿学习遭到了污名化，被贴上了“机械模仿”“被动模仿”或“低劣模仿”等修辞化的贬义标签，以致人们轻视了模仿学习在儿童生活和教育中的应用。事实上，模仿作为... 详细信息

模仿学习是儿童不可或缺的学习方式。然而，由于人们误解模仿内涵致使模仿学习遭到了污名化，被贴上了“机械模仿”“被动模仿”或“低劣模仿”等修辞化的贬义标签，以致人们轻视了模仿学习在儿童生活和教育中的应用。事实上，模仿作为一种通过观察而进行效仿的过程或活动，并不是简单地、呆板地和机械地对原型进行复制，其过程中饱含着模仿主体的感悟、体验和变通，具有创造的韵味。儿童模仿学习是儿童通过观察原型获得相应的表象，融合自身的体悟主动对表象进行选择性和创造性加工，从而建立与原型神形相似关系的认知方式和过程。儿童模仿学习具有重大意义，契合儿童的天性，是儿童教—学之源，为儿童的创新奠基。在生活和教育实践中，合理有效地引导儿童开展模仿学习要遵循模仿学习机制、合理调适过度模仿和重视离身模仿学习。

关键词：儿童模仿学习学习机制过度模仿离身模仿

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模仿学习示教轨迹自动分割方法的研究进展

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控制与决策 2019年第7期34卷 1345-1354页

作者：迟明善姚玉峰刘亚欣哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室哈尔滨150001 哈尔滨理工大学荣成学院山东荣成264300 威海市机器人与智能装备产业研究院山东威海264209

符号表达的模仿学习是共融机器人提高其智能性的一条便捷、可行的途径,也为解决复杂、多步骤任务的学习问题提供了一个切实可行的解决方案,而对示教轨迹进行自动分割并获取其基本动作是成功应用这种学习方式的前提条件。鉴于此,首先,在... 详细信息

符号表达的模仿学习是共融机器人提高其智能性的一条便捷、可行的途径,也为解决复杂、多步骤任务的学习问题提供了一个切实可行的解决方案,而对示教轨迹进行自动分割并获取其基本动作是成功应用这种学习方式的前提条件。鉴于此,首先,在介绍符号表示的模仿学习的基础上,分析该种学习方式对自动分割方法的具体要求;然后,按照示教任务先验知识的有无将其分为两大类并详细地介绍每类所含的典型分割方法;最后,对上述轨迹分割方法进行对比分析与总结,并展望示教轨迹自动分割方法未来的发展趋势。

关键词：共融机器人模仿学习符号表示示教轨迹自动轨迹分割基本动作

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模仿学习:一种新人工生命动画方法

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自动化学报 2012年第4期38卷 518-524页

作者：班晓娟徐卓然刘浩北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

提出一种新的人工生命动画方法—模仿学习.模仿是一种非常有效的掌握运动技能的学习方式.一项运动技能为无数个相关运动序列的集合.通过模仿代表性运动序列,将蕴含的局部运动技能泛化,可获得完整的运动技能.模仿学习以运动相似度匹配和... 详细信息

提出一种新的人工生命动画方法—模仿学习.模仿是一种非常有效的掌握运动技能的学习方式.一项运动技能为无数个相关运动序列的集合.通过模仿代表性运动序列,将蕴含的局部运动技能泛化,可获得完整的运动技能.模仿学习以运动相似度匹配和简单-复杂行为方法论为核心,并以进化计算为优化方法.模仿学习降低进化计算对传统评价函数的依赖,减少评价函数设计时间,提高优化复杂目标的能力,因此提高了制作效率.基于PhysX仿真平台,本文以人工猫的着陆行为验证了本文方法的有效性,并取得了良好的效果.

关键词：模仿学习简单-复杂行为方法论运动相似度匹配进化计算人工生命动画

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基于电网专家策略模仿学习的新型电力系统实时调度

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电网技术 2023年第2期47卷 517-528页

作者：朱介北徐思旸李炳森王云逸王杨俞露杰熊雪君王成山天津大学电气自动化与信息工程学院天津市南开区300072 国网信息通信产业集团有限公司北京市昌平区102211 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司河北省张家口市075000 国网上海市电力公司上海市徐汇区200122

随着可再生能源的大规模并网,电网运行逐渐表现出高阶不确定性的新特征,给系统安全稳定运行带来严峻挑战。基于模型驱动的传统实时调度方法需占用大量计算资源,而近几年受到广泛关注的强化学习(reinforcement learning,RL)方法由于处理... 详细信息

随着可再生能源的大规模并网,电网运行逐渐表现出高阶不确定性的新特征,给系统安全稳定运行带来严峻挑战。基于模型驱动的传统实时调度方法需占用大量计算资源,而近几年受到广泛关注的强化学习(reinforcement learning,RL)方法由于处理高维复杂电网状态信息,存在训练速度缓慢等问题。为此,该文提出一种可用于电网实时调度的电网专家策略模仿学习方法(grid expert strategy imitation learning,GESIL)。该方法首先基于图论思想建立了电网模型,其次设计了考虑电网安全运行和电力平衡控制的电网专家策略,然后利用模仿学习融合专家策略与所建模型,获得可用于电网调度决策的GESIL智能体。该文在高比例新能源占比的IEEE118节点修正模型中对比了GESIL、传统调度方法和RL方法。分析结果表明,GESIL可更加稳定高效地计算出电网运行优化方案和电力平衡控制策略,显著提升调度决策的优化效果和计算速度。

关键词：实时调度模仿学习电网专家策略 N-1安全运行强化学习

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基于生成对抗模仿学习的综合能源系统能量优化调度

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高电压技术 2024年第8期50卷 3535-3544,I0019-I0022页

作者：史一茹张大海李立新李亚平贠韫韵孙锴北京交通大学电气工程学院北京100044 中国电力科学研究院有限公司北京100192

近年来,基于深度强化学习的综合能源系统(integrated energy system,IES)优化调度已取得阶段性进展。然而,随着IES系统结构、规模、技术等层面的持续发展,传统深度强化学习训练时间漫长和设计复杂度高等弊端逐渐显露。为此,提出一种面向... 详细信息

近年来,基于深度强化学习的综合能源系统(integrated energy system,IES)优化调度已取得阶段性进展。然而,随着IES系统结构、规模、技术等层面的持续发展,传统深度强化学习训练时间漫长和设计复杂度高等弊端逐渐显露。为此,提出一种面向IES能量优化调度的生成对抗模仿学习方法。首先,IES智能体通过模仿具备高奖励回馈的专家调度策略自适应学习动作探索过程,避免盲目探索造成的时间与算力浪费。其次,基于生成对抗理论,增设判别器网络辨别生成策略与专家策略之间的差异,以此作为内部奖励函数辅助神经网络参数更新,避免人工设置奖励的主观偏好和经验限制对IES调度结果的影响。最后,电-热耦合系统算例分析结果表明:训练过程中所提方法的收敛速度较传统深度强化学习算法提升了52%,收敛效果提升了10%,同时使IES智能体获得了接近专家调度经验的决策能力;在线应用时无需依赖对外界环境的准确预测和精确建模,即可实现快速实时决策。

关键词：综合能源系统优化调度强化学习模仿学习生成对抗网络

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