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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

128 篇 专利
2 篇 学位论文

馆藏范围

130 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学
1 篇 工学
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...
- 1 篇 工商管理

主题

2 篇 马尔可夫决策过程...
1 篇 信息检索
1 篇 分批配送车辆路径...
1 篇 随机
1 篇 值函数
1 篇 多样性排序算法
1 篇 策略函数
1 篇 探索式决策
1 篇 启发式算法
1 篇 近似动态规划
1 篇 带修正的随机规划...

机构

10 篇 清华大学
7 篇 重庆邮电大学
7 篇 北京工业大学
5 篇 国家电网有限公司
4 篇 中国人民解放军国...
4 篇 东南大学
4 篇 北京邮电大学
4 篇 南京航空航天大学
4 篇 内蒙古工业大学
3 篇 四川数字经济产业...
3 篇 西安交通大学
3 篇 国网江苏省电力有...
3 篇 之江实验室
2 篇 北京交通大学
2 篇 北京科技大学
2 篇 国网安徽省电力有...
2 篇 华东交通大学
2 篇 安徽农业大学
2 篇 复旦大学
2 篇 国网江苏省电力有...

作者

6 篇 司鹏搏
6 篇 吴文君
5 篇 贾庆山
5 篇 胡潇
5 篇 孙阳
4 篇 王曰英
4 篇 刘昊天
4 篇 高强
4 篇 吴文传
4 篇 邓小龙
4 篇 杨晓伟
4 篇 熊伟
4 篇 周杰
4 篇 万剑雄
4 篇 朱炳杰
4 篇 吴帆
4 篇 张延华
4 篇 杨希祥
3 篇 朱世强
3 篇 安豆

语言

130 篇 中文

检索条件"主题词=马尔可夫决策过程模型"

共 130 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于马尔科夫决策过程模型的车辆位置跟踪方法

基于马尔科夫决策过程模型的车辆位置跟踪方法

引用

作者：张杰李骏邢志超邵雨蒙梁腾 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

本发明公开了一种基于马尔科夫决策过程模型的车辆位置跟踪方法，包括以下步骤：建立二维道路网络模型；定义传感器簇的状态、动作以及奖励，建立马尔可夫决策过程模型，利用强化学习得到传感器簇的最优动作序列以实现初步跟踪；利用基... 详细信息

标准号: CN110267193B

本发明公开了一种基于马尔科夫决策过程模型的车辆位置跟踪方法，包括以下步骤：建立二维道路网络模型；定义传感器簇的状态、动作以及奖励，建立马尔可夫决策过程模型，利用强化学习得到传感器簇的最优动作序列以实现初步跟踪；利用基于RSSI的高斯权重定位算法进行目标车辆的精确跟踪。本发明实现了车辆的精确定位，为车辆位置跟踪的有效实施提供帮助。

关键词：车辆位置跟踪马尔可夫决策过程模型定义传感器道路网络定位算法动作序列决策过程目标车辆强化学习有效实施跟踪传感器二维高斯权重奖励帮助

来源：评论

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基于马尔科夫决策过程模型的车辆位置跟踪方法

基于马尔科夫决策过程模型的车辆位置跟踪方法

引用

作者：张杰李骏邢志超邵雨蒙梁腾 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

标准号: CN110267193A

来源：评论

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随机分批配送车辆路径问题研究

随机分批配送车辆路径问题研究

引用

作者：石建力西南交通大学

学位级别：博士

配送问题是物流学科的核心科学问题之一,是物流管理和服务的关键问题。随着市场竞争加剧、经济增长放缓,配送业务量和配送利润均呈现下降趋势,促使配送企业引进先进的车辆调度和配送管理的新技术,以提高企业运营效率,提高客户满意度,增... 详细信息

配送问题是物流学科的核心科学问题之一,是物流管理和服务的关键问题。随着市场竞争加剧、经济增长放缓,配送业务量和配送利润均呈现下降趋势,促使配送企业引进先进的车辆调度和配送管理的新技术,以提高企业运营效率,提高客户满意度,增强企业竞争力。分批配送车辆路径问题(the split delivery vehicle routing problem,SDVRP)是近十多年来逐步受到关注的研究领域,通过对需求点需求量进行拆分能有效降低车辆使用量,降低行驶费用,提高配送效率。在实际配送中,需求点位置、需求量、行驶时间和服务时间等信息均不是确定不变的。随着计算机技术和信息技术的发展,研究随机车辆路径问题的成果越来越多。但目前对随机SDVRP的研究较少,有待进一步完善和改进,分别对需求点随机、需求量随机和时间随机的SDVRP进行研究。首先,对两种不同的需求点随机的SDVRP进行研究:需求点需求随机出现和需求点位置随机。对需求点需求随机出现的情形,将需求点出现概率引入模型,将模型具体化,并设计基于分批配送的ALNS,对分批插入算子进行改进。实验结果表明允许分批配送在大部分算例中费用低于不允许分批配送的情形;潜在需求点占所有需求点的比例对分批配送的需求点数量影响不大。对需求点位置随机的情形,建立带修正的多目标随机规划模型,并设计改进的ILS将多目标问题转化为单目标问题进行求解。实验表明分批配送在求解过程中起较大作用,能有效提高求解质量。其次,针对SDVRPSD分别建立带修正的随机规划模型和双层MDP模型进行研究。针对带修正的随机规划模型,设计适用于分批配送的PSO进行求解,针对编码中存在多次出现的需求点问题,设计改进的编码和解码过程、最短路径分隔过程等进行解决;针对向量长度不同的问题,在速度更新和位置更新中设计统一向量长度的方式进行解决。实验结果表明虽然文中设计的PSO计算效率较低,但求解效果较好。针对MDP模型,使用由动态分区和另一辆车对未完全得到服务的需求点进行服务的策略进行修正。设计基于动态分区的全局修正策略,使用基于ADP的局部重优化策略进行求解。实验结果验证了模型和算法的可行性。再次,分别对SDVRPSTST和SDVRPSPDSTST建立带修正的随机规划模型。针对SDVRPSTST,使用时间惩罚函数进行修正,在软时间窗下考虑等待时间,并设计改进的PSO进行求解。在算法中引入自适应选择规则选择粒子速度、位置向量长度;使用路径重连算法代替传统的位置更新方程。实验结果表明等待时间将造成总费用的增加,且更倾向于分批配送;分批配送能有效降低总费用和使用车辆数;随机性对分批配送需求点数影响不大,将造成惩罚费用增加。针对SDVRPSPDSTST,设计改进的迭代局部搜索算法进行求解。结果表明分批配送在中等规模和大规模算例中能发挥较好作用;随机性增加将导致目标函数增大,对分批配送点数的影响不大。最后,通过对城市配送实际问题进行分析,对SDVRPDSTT进行研究。根据问题随机性和动态性的特点,建立MDP模型,采用基于ADP的后验决策展示策略进行求解。结果表明后验决策展示策略能在求解效果和求解时间上得到较好的平衡,且分批配送能有效降低行驶费用。

关键词：分批配送车辆路径问题随机带修正的随机规划模型马尔可夫决策过程模型启发式算法近似动态规划

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基于探索式决策的多样性排序算法研究

基于探索式决策的多样性排序算法研究

引用

作者：冯悦中国科学院大学

学位级别：硕士

信息检索技术是解决互联网中用户网络信息查询的有效手段。但是随着互联网中信息量的大规模增长，越来越多的冗余信息在互联网中堆积起来，使得普通检索技术很容易呈现内容重复的现象。因此，在互联网信息检索过程中，如何有效的对冗余... 详细信息

信息检索技术是解决互联网中用户网络信息查询的有效手段。但是随着互联网中信息量的大规模增长，越来越多的冗余信息在互联网中堆积起来，使得普通检索技术很容易呈现内容重复的现象。因此，在互联网信息检索过程中，如何有效的对冗余重复信息进行筛选，尽可能的为用户展示多样化检索结果，便日益成为新一代信息检索技术中的重要研究课题，即多样性排序问题。　　目前已有的多样性排序方法大多采用贪心选择的策略构造文档排序列表，即依次在每一个位置选择新颖度最高的文档进行排序。但是，由于文档间新颖度的相互依赖关系，使得多样性排序不符合贪心选择性质，因此基于贪心选择框架的多样性排序方法将会导致局部最优解的问题。鉴于以上分析，本文将对多样性排序中的局部最优问题进行深入研究，提出基于探索式决策的多样性排序算法。　　本文将通过探索式决策框架，来缓解多样性排序中的局部最优问题。将从多样性排序序列化决策过程建模，多样性排序探索式算法设计，及多样性排序探索式算法效率提升三个方面展开研究，具体内容如下:　　第一，本文提出了一种改进的马尔可夫决策过程模型，其能够建模文档新颖度及估算排序列表未来收益，解决了多样性排序的序列化决策过程建模问题。具体的，将多样性排序过程建模为马尔可夫决策过程，通过其中的策略函数拟合文档新颖度，通过其中的值函数估算排序列表未来收益，从而得到了更加完整的多样性排序过程模型。因此，提高了多样性排序性能，并为后续排序文档的探索提供了基础。　　第二，本文提出了一种策略函数与值函数相结合的网络结构，其能够对后续的排序文档进行探索，解决了多样性排序中的贪心选择问题。具体的，将采用蒙特卡罗树搜索算法探索后续排序文档的可能性，通过策略函数与值函数的指导，合理控制蒙特卡罗树搜索的探索与利用程度，从而得到了基于全局考虑的更优策略。因此，缓解了多样性排序中的局部最优问题。　　第三，本文提出了利用规则和自动学习框架的两类多样性排序探索式算法效率提升模型，其能够有效的加快多样性排序探索式算法的收敛并减少不必要的探索次数，解决了在线搜索过程中的时间响应问题。具体的，将采用策略融合及剪枝的规则方法加快多样性排序探索式算法的收敛速度，将采用Learning to Teach的结构训练教师模型指导多样性排序探索式算法的探索次数，从而得到了探索次数更少、探索效果更好的探索式文档排序模型。因此，缓解了探索过程中时间代价与探索性能冲突的问题。

关键词：信息检索多样性排序算法马尔可夫决策过程模型策略函数值函数探索式决策

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基于深度学习学生在线学习效率预测的模型检测方法

基于深度学习学生在线学习效率预测的模型检测方法

引用

作者：雷丽晖李梦洋 710062 陕西省西安市长安南路199号

一种基于深度学习学生在线学习效率预测的模型检测方法，由获取原始数据和特征、确定学生学习状态、确定动作状态轨迹序列、构建马尔可夫决策过程模型、生成PRISM代码、确定动作状态转移、处理迁移动作结果组成。在构建马尔可夫决策过... 详细信息

标准号: CN113128611B

一种基于深度学习学生在线学习效率预测的模型检测方法，由获取原始数据和特征、确定学生学习状态、确定动作状态轨迹序列、构建马尔可夫决策过程模型、生成PRISM代码、确定动作状态转移、处理迁移动作结果组成。在构建马尔可夫决策过程模型中采用了转移概率P_i,j构建马尔可夫决策过程模型，简化了构建步骤，减少了复杂的计算过程，提高了运算速度，将马尔科夫决策过程模型检测用于学生在线学习效率预测，能准确地预测出学生的学习效率的变化。本发明具有方法简单、运算速度快等优点，可用于网络教育对学生在线学习效率预测。

关键词：马尔可夫决策过程模型构建效率预测在线学习动作状态模型检测学生运算速度快动作结果轨迹序列计算过程决策过程网络教育学生学习学习效率原始数据转移概率可用运算迁移预测学习

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基于DQN的储能设备充放电控制方法

基于DQN的储能设备充放电控制方法

引用

作者：李国权高杨黄正文林金朝朱宏钰 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

本发明涉及一种基于DQN的储能设备充放电控制方法，属于微电网技术领域。该方法包括：收集调度日用户负荷数据及光伏发电数据，构建训练数据集；确定储能设备的工作时间范围SN及控制精度Δt；根据负荷数据及光伏发电数据，构建储能系统... 详细信息

标准号: CN118353059A

本发明涉及一种基于DQN的储能设备充放电控制方法，属于微电网技术领域。该方法包括：收集调度日用户负荷数据及光伏发电数据，构建训练数据集；确定储能设备的工作时间范围S_N及控制精度Δt；根据负荷数据及光伏发电数据，构建储能系统充放电控制模型，并确定相关约束；根据储能设备充放电控制问题构建马尔可夫决策过程模型，其中，需要确定状态空间、动作空间以及奖励函数；使用DQN算法对所设置模型进行训练，直至整个训练网络满足收敛条件；使用训练好的网络输出储能设备在各个时段内的工作状态，并依据相关指标进行评估。本发明利用DQN技术将储能设备充放电控制建模为MDP问题，实现了兼顾储能寿命与光伏利用率的智能优化。

关键词：储能设备充放电控制光伏发电构建马尔可夫决策过程模型训练数据集储能系统动作空间负荷数据收敛条件网络输出问题构建训练网络用户负荷智能优化状态空间微电网储能光伏建模算法调度奖励评估

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一种车联网节能联合计算卸载与资源分配方法

一种车联网节能联合计算卸载与资源分配方法

引用

作者：刘倩祁智刘期烈王四洪 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明属于车联网领域，具体涉及一种车联网节能联合计算卸载与资源分配方法，所述包括提出了一种协同感知的数据融合体系结构，将来自RSU和车辆的感知数据进行数据融合处理。面向数据融合计算任务，提出了一种改进的K均值任务分类算法... 详细信息

标准号: CN117062025A

本发明属于车联网领域，具体涉及一种车联网节能联合计算卸载与资源分配方法，所述包括提出了一种协同感知的数据融合体系结构，将来自RSU和车辆的感知数据进行数据融合处理。面向数据融合计算任务，提出了一种改进的K均值任务分类算法对任务进行预分类。然后针对需要将任务卸载到卸载节点的车辆，提出了一个具有长期时延约束和长期能耗约束的排队时延最小化问题，并利用李雅普诺夫优化方法将长期时延约束和长期能耗约束转化为队列稳定性问题。最后将其卸载过程建模为马尔可夫决策过程模型，利用DDQN算法找到最优的计算卸载与计算资源分配决策。

关键词：数据融合卸载能耗约束时延约束车联网算法马尔可夫决策过程模型计算资源分配稳定性问题最小化问题感知数据排队时延任务分类任务卸载体系结构协同感知卸载过程资源分配预分类建模队列节能转化优化改进决策联合

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一种部分可观配电网的无功电压优化方法及装置

一种部分可观配电网的无功电压优化方法及装置

引用

作者：李世辉王鑫明孙广辉贾晓卜曹欣李少博冯慧波苏玉京王龙刘昊天吴文传 050022 河北省石家庄市富强大街32号

本发明提出一种部分可观配电网的无功电压优化方法及装置，属于电力系统运行和控制技术领域。其中，所述方法包括：对部分可观配电网构建优化目标包含网络损失最小化的无功电压优化模型；将无功电压优化模型转化为部分可观察马尔可夫决... 详细信息

标准号: CN115036934A

本发明提出一种部分可观配电网的无功电压优化方法及装置，属于电力系统运行和控制技术领域。其中，所述方法包括：对部分可观配电网构建优化目标包含网络损失最小化的无功电压优化模型；将无功电压优化模型转化为部分可观察马尔可夫决策过程模型，所述部分可观察马尔可夫决策过程模型的奖励函数中包含所述网络损失；利用神经网络拟合所述奖励函数中网络损失部分，应用TD3算法完成对所述神经网络的训练；利用训练完毕的所述神经网络输出所述网络损失的近似值，以实现所述配电网的无功电压优化。本发明通过对网损进行近似计算，可得到部分可观条件下配电网的无功电压控制中较为准确的网损估计结果，以实现降低网损和提高安全性的目标。

关键词：配电网无功电压马尔可夫决策过程模型神经网络优化模型可观察网络电力系统运行控制技术领域神经网络输出无功电压控制估计结果近似计算优化目标最小化奖励构建拟合算法优化转化应用

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一种基于深度强化学习的5G核心网用户面动态部署方法

一种基于深度强化学习的5G核心网用户面动态部署方法

引用

作者：陈俊杰李洪均杨永杰 226000 江苏省南通市崇川路58号4号楼11层

本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的5G核心网用户面动态部署方法。本发明综合考虑了边缘服务器能耗、用户面数据时延及基站流量迁移成本三个因素，建立了5G核心网用户面动态部署优化模型，以降低运行周期内总... 详细信息

标准号: CN116866192A

本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的5G核心网用户面动态部署方法。本发明综合考虑了边缘服务器能耗、用户面数据时延及基站流量迁移成本三个因素，建立了5G核心网用户面动态部署优化模型，以降低运行周期内总的运营成本，同时保证服务质量；将5G核心网用户面动态部署优化问题转化为马尔可夫决策过程模型，并提出利用DDQN算法进行求解，以确定最优的5G核心网用户面动态部署策略。本发明的基于深度强化学习的5G核心网用户面动态部署方法对于实现高能效、低时延的5G核心网用户面，及满足5G低时延业务需求具有重要意义。

关键词：核心网用户动态部署强化学习低时延马尔可夫决策过程模型移动通信技术边缘服务器用户面数据保证服务流量迁移业务需求优化模型优化问题运行周期运营成本重要意义综合考虑高能效基站求解时延算法能耗转化

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端到端网络切片的切换方法及系统

端到端网络切片的切换方法及系统

引用

作者：吴文君杨枫卢海静张延华司鹏搏孙阳高强 100022 北京市朝阳区平乐园100号

本发明提供一种端到端网络切片的切换方法及系统，方法包括：基于预设的两层分布式切换决策框架，对端到端网络切片切换过程建模为分布式马尔可夫决策过程模型；其中，两层分布式切换决策框架包括本地切换请求层和切换准入决策层；采用... 详细信息

标准号: CN113965945A

本发明提供一种端到端网络切片的切换方法及系统，方法包括：基于预设的两层分布式切换决策框架，对端到端网络切片切换过程建模为分布式马尔可夫决策过程模型；其中，两层分布式切换决策框架包括本地切换请求层和切换准入决策层；采用基于多智能体深度强化学习的分布式切换算法对分布式马尔可夫决策过程模型进行求解，并根据求解结果对基于端到端网络切片的异构蜂窝网络系统执行切片分布式切换。本发明通过将分布式端到端网络切片切换决策问题建模为一个分布式马尔可夫决策过程模型，并采用基于多智能体深度强化学习的分布式切换算法进行求解，从而克服了现有切换算法的缺陷，为端到端网络切片的切换提供了有效的解决方案。

关键词：切片分布式切换端到端网络马尔可夫决策过程模型求解算法多智能体强化学习两层蜂窝网络系统过程建模决策问题请求层对端建模异构预设准入决策层决策网络

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