检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机产品与流通 2022年第5期 256-258页

作者：张叶琳中国矿业大学（北京)

移动终端设备的不断增多凸显了边缘计算的重要性，边缘计算的任务卸载和资源优化问题与移动终端用户的用户体验质量密切相关。本文通过计算机仿真模拟物联网场景，将业务传输至边缘基站处理，以移动终端用户的应用请求处理时延为优化目... 详细信息

移动终端设备的不断增多凸显了边缘计算的重要性，边缘计算的任务卸载和资源优化问题与移动终端用户的用户体验质量密切相关。本文通过计算机仿真模拟物联网场景，将业务传输至边缘基站处理，以移动终端用户的应用请求处理时延为优化目标，引入深度强化学习算法求解最优。

关键词：边缘计算深度强化学习算法物联网系统

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基于深度强化学习算法的汽车发动机智能控制研究

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汽车测试报告 2024年第8期 32-34页

作者：陈孝威驻马店职业技术学院河南驻马店463000

现有的汽车发动机控制方法低压涡轮转速为3000 r/min,发动机压比值与期望值存在出入。该文设计汽车发动机智能控制器,通过校正的方式来降低动态不确定性对控制器的影响,更新发动机转速。定义奖励函数,针对使燃气轮机转速趋向稳定的动作... 详细信息

现有的汽车发动机控制方法低压涡轮转速为3000 r/min,发动机压比值与期望值存在出入。该文设计汽车发动机智能控制器,通过校正的方式来降低动态不确定性对控制器的影响,更新发动机转速。定义奖励函数,针对使燃气轮机转速趋向稳定的动作添加大量奖励值,针对影响转速偏离目标值的动作添加少量奖励值,建立控制发动机的动作空间,并设计回报函数,调节网络参数,从而实现控制。试验结果表明,提出的控制方法低压涡轮转速为3400r/min,提高了发动机的性能,并且发动机压比值稳定在1.8,与预期结果一致,未出现明显的超调现象,显示出控制方法的稳定性。

关键词：深度强化学习算法汽车发动机智能控制

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基于改进深度强化学习算法的电力调度策略分析

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集成电路应用 2024年第10期41卷 404-405页

作者：贺明强靳君关新宇宋德琦国网白银供电公司甘肃730900

阐述电力系统的运行状态,建立电力系统模型,设计基于改进深度强化学习算法的辅助决策方法,并针对电力系统中存在的随机扰动问题,采用深度强化学习算法的辅助决策策略。

关键词：深度强化学习算法电力系统模型设计辅助决策

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基于鲸鱼群算法与深度强化学习的物资应急调度研究

基于鲸鱼群算法与深度强化学习的物资应急调度研究

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作者：郭陶河南工业大学

学位级别：硕士

物资应急调度作为灾后应急管理工作的关键环节,调度计划是否合理直接影响灾区救援工作能否顺利开展。高效可行的调度方案可以保证物资的快速充足供应,有助于减少灾害带来的不利影响,从而保障人民群众的生命财产安全。然而,在配送中心单... 详细信息

物资应急调度作为灾后应急管理工作的关键环节,调度计划是否合理直接影响灾区救援工作能否顺利开展。高效可行的调度方案可以保证物资的快速充足供应,有助于减少灾害带来的不利影响,从而保障人民群众的生命财产安全。然而,在配送中心单一且不考虑各受灾点的物资配送时间要求下,调度方案存在整体配送效率低下的问题;另外受到灾害的持续影响,在道路突发情况下易造成调度方案的可行性降低;此外,在各受灾点物资需求量发生变化时可能出现车载物资不足等情况,从而严重影响调度方案的可靠性。因此,寻找高性能的算法来提高调度方案的执行效率、可行性及可靠性成为灾后物资配送中亟待解决的现实需求问题。为此,本文研究和改进现有鲸鱼群算法和深度强化学习算法来解决上述不同情况下的物资应急调度问题,分别实现了多配送中心带时间窗、动态路况变化及需求量动态变化下物资调度方案的成本最小化,为灾区物资调度方案的研究与制定提供了较为可靠的理论和技术支持。本文的主要创新之处如下:(1)基于改进离散鲸鱼群算法的多配送中心带时间窗物资应急调度问题研究由于灾区各受灾点地理分布较广且对物资配送时间的要求不同,若仅使用单一配送中心对无配送时间规划的受灾点进行物资配送,可能增加车辆在受灾点处的等待时间,从而导致整体配送效率降低。为此,提出一种改进离散鲸鱼群算法来解决多配送中心带时间窗的物资应急调度问题,通过构造多层编解码方式、种群混合初始化方法、个体移动规则及贡献度函数等,以适应问题的离散特性并提高算法求解性能。在标准测试集Solomon上进行实验计算,结果表明所提算法有效缩短了车辆行驶的总距离。(2)基于分组移动鲸鱼群算法的路况动态变化物资应急调度问题研究针对灾后道路突发状况导致车辆无法在已规划路径上正常行驶,进而影响各受灾点物资配送工作的快速进行这一问题,本文提出一种基于分组移动的鲸鱼群算法来解决路况变化的物资应急调度问题。构建了改进扫描-节约算法来制定合理高效的车辆初始调度方案,并构造了分组移动规则来提高个体在解空间中的搜索能力,同时设计了不同权重策略来扩展个体搜索空间。计算结果表明,所提算法在路况发生改变后能及时获得调整后的调度方案,可有效消除路况变化带来的不利影响。(3)基于改进动态注意力模型的需求量动态变化物资应急调度问题研究由于各受灾点物资需求量会受灾害影响而发生变化,为解决车辆按照已有调度方案执行时出现车载物资量不能满足受灾点的需求或按当前方案执行时效性差等问题,本文利用深度强化学习算法具有自学习的优越性,提出一种基于改进门控循环单元的动态注意力模型。在动态编解码框架中引入改进门控循环单元,对不同时刻的节点信息进行加权组合,以获得更具代表性的节点嵌入;并采用REINFORCE算法对模型进行训练,来学习需求量变化与受灾点访问顺序间的隐藏关系。结果表明所提模型在需求量变化时可自动调整物资调度方案,从而提高方案的可靠性。

关键词：鲸鱼群算法深度强化学习算法物资应急调度问题不确定性因素注意力机制

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未知环境下基于突变定位SAC算法的移动机器人路径规划

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计算机应用研究 2025年第2期42卷 455-461页

作者：胡立坤韦春有广西大学电气工程学院南宁530000

针对缺乏完整环境信息的条件下移动机器人局部路径规划算法性能提升及深度强化学习智能体训练速度慢的问题,提出了突变定位算法和改进的soft actor-critic(SAC)算法,并将两者结合为突变定位SAC算法。突变定位算法能够在缺乏完备环境信... 详细信息

针对缺乏完整环境信息的条件下移动机器人局部路径规划算法性能提升及深度强化学习智能体训练速度慢的问题,提出了突变定位算法和改进的soft actor-critic(SAC)算法,并将两者结合为突变定位SAC算法。突变定位算法能够在缺乏完备环境信息的情况下计算子目标点位置,减少移动机器人规划路径的长度。同时,通过引入基于虚拟势场的critic网络改进损失函数和多阶段训练方法,提高SAC智能体的训练速度。实验结果表明,与DDPG、SAC、PER-SAC和HER-TD3相比,突变定位SAC算法在训练时间上分别减少了46.68%、39.50%、20.18%和27.79%。此外,突变定位SAC算法在不同环境下规划路径的长度平均减少了13.71%、10.26%、10.90%和15.89%。

关键词：移动机器人路径规划深度强化学习算法 SAC算法激光雷达未知环境

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兼顾阻尼特性与调频特性的水力发电机组控制策略研究

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中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 2025年第1期 137-144页

作者：付杰国能大渡河流域水电开发有限公司枕沙水电建设管理分公司四川乐山614700

在电力系统负荷特点、水力发电系统固有的水-机-电耦合特性的共同作用下,水力发电系统正面临着日益复杂的运作工况与更为严格的电网考核挑战。为了持续追求更快的响应速度,往往会削弱系统的阻尼特性,进而引发低频振荡故障,对机组的安全... 详细信息

在电力系统负荷特点、水力发电系统固有的水-机-电耦合特性的共同作用下,水力发电系统正面临着日益复杂的运作工况与更为严格的电网考核挑战。为了持续追求更快的响应速度,往往会削弱系统的阻尼特性,进而引发低频振荡故障,对机组的安全稳定与调频成效构成严重威胁。本研究以源荷供需平衡的视角着手,把调速系统视为水力发电机组的核心控制系统,在MATLAB/Simulink平台上构建了电力系统稳定器与同步电机的物理模型,进而搭建了水力发电机组单机、并网模型,旨在深入研究一次调频的动态稳定性。

关键词：水力发电机组一次调频深度强化学习算法双区域并网发电系统

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基于DDPG算法的数据传输研究

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电子技术应用 2025年第1期51卷 69-74页

作者：闫丹婷焦新泉中北大学仪器与电子学院仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051

针对目前数据传输系统可靠性差、传输速率低的情况,利用FPGA和UDP协议设计了一款数据传输系统。系统采用FPGA为主控芯片,Flash为存储介质,通过上位机发送指令控制系统进行数据的存取,采用千兆以太网进行数据通信与指令接收,增加了数据... 详细信息

针对目前数据传输系统可靠性差、传输速率低的情况,利用FPGA和UDP协议设计了一款数据传输系统。系统采用FPGA为主控芯片,Flash为存储介质,通过上位机发送指令控制系统进行数据的存取,采用千兆以太网进行数据通信与指令接收,增加了数据重传机制以及流量控制模块,以保证数据高速可靠传输。为提高带宽利用率、降低网络时延,加入了改进的深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)进行拥塞控制。实验测试结果表明,采用该算法能够显著降低网络时延,系统传输速率可达912 Mb/s,且系统可靠性高、成本低,具有移植性和实际的推广价值,也便于升级维护。

关键词：数据传输深度强化学习算法 FPGA 可靠传输 DDPG算法千兆以太网

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基于人工智能RL算法的边缘服务器智能选择模式研究

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电子科技大学学报 2023年第4期52卷 588-594页

作者：李小婧杨冬冬韩润东俞华阴崇智国网山西省电力公司电力科学研究院太原030001 国网山西省电力公司设备部太原030001

提出了一种基于人工智能深度强化学习算法的扩展性及智能性较高的智能选择模式。在人工智能深度强化学习算法的基础上,引入了动作抑制、四重Q学习(QQL)及归一化Q-value等机制,研究并实现了在满足业务延迟要求及公平性的原则下,物联终端... 详细信息

提出了一种基于人工智能深度强化学习算法的扩展性及智能性较高的智能选择模式。在人工智能深度强化学习算法的基础上,引入了动作抑制、四重Q学习(QQL)及归一化Q-value等机制,研究并实现了在满足业务延迟要求及公平性的原则下,物联终端更智能地选择其接入或切换边缘服务器。该方案减少了业务延迟,提高了响应效率,有助于提高业务安全及运营管理水平。

关键词：人工智能云边端深度强化学习算法边缘服务器配电站房运检

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基于随机策略搜索的多机三维路径规划方法

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系统仿真学报 2022年第6期34卷 1286-1295页

作者：张森张孟炎邵敬平普杰信河南科技大学信息工程学院河南洛阳471023

针对传统无能耗约束的多无人机路径规划方法难以适应复杂山地作业环境的应急救援要求,提出了一种基于LSTM-DPPO(long short-term memory-distributed proximal policy optimization)框架的多无人机三维路径规划算法。利用LSTM长短期记... 详细信息

针对传统无能耗约束的多无人机路径规划方法难以适应复杂山地作业环境的应急救援要求,提出了一种基于LSTM-DPPO(long short-term memory-distributed proximal policy optimization)框架的多无人机三维路径规划算法。利用LSTM长短期记忆神经网络提取出多无人机在各自飞行过程中的重要特征状态信息序列,经过多次迭代更新后得到一个最优网络参数模型,结合能耗生成最优的三维探测路径。实验结果表明:该方法相对于传统路径规划方法效果显著,能在能耗最小的前提下规划出最优探测路径。

关键词：多无人机深度强化学习算法神经网络三维路径规划能耗

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意图态势双驱动的数据链抗干扰通信机制

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系统工程与电子技术 2024年

作者：刘书含李彤李富强杨春刚西安电子科技大学通信工程学院中国电子科技集团公司数据链技术重点实验室

针对高动态强对抗场景下数据链整体抗干扰效应差和自主适变能力弱的问题，论文提出意图态势双驱动的数据链抗干扰通信机制。从架构、协议和技术三个角度出发，提出分域分级分布式的抗干扰网络架构，构建意图态势双驱动的跨层自适应抗干... 详细信息

针对高动态强对抗场景下数据链整体抗干扰效应差和自主适变能力弱的问题，论文提出意图态势双驱动的数据链抗干扰通信机制。从架构、协议和技术三个角度出发，提出分域分级分布式的抗干扰网络架构，构建意图态势双驱动的跨层自适应抗干扰协议模型，设计意图态势双驱动的智能抗干扰决策算法。将动态干扰环境下的多域联合抗干扰问题建模为马尔可夫决策过程，并采用深度强化学习算法求解生成时空频多维联合抗干扰传输策略。仿真结果表明，所提机制的网络吞吐量和传输成功率相较于其他方法分别提高了26.7%和54.5%，显著提升了抗干扰传输性能。

关键词：数据链网络意图态势双驱动抗干扰通信深度强化学习算法

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