强化学习论文

一、智能定时控制器的构成及应用（论文文献综述）刘佳佳[1]（2021）在《基于模糊逻辑和强化学习的交通信号优化方法设计与实现》文中指出近年来,我国社会经济高速发展,城市规模逐渐...

论文摘要强化学习是机器学习领域中主要的研究方向之一,研究的是如何使智能体通过和环境交互以改善自身的行为。随着监督学习和优化技术的发展,如何使用监督学习算法或优化方法在强化学习问...

论文摘要最优潮流是电力系统最基本的优化问题,对整个电力系统的安全、经济、可靠运行都具有重要的现实意义,然而对于这种复杂非线性问题的优化计算,现存的诸多算法都易受到人为因素的限制...

论文摘要随着经济发展,交通拥堵问题日益严重。目前,最有效且可行的解决办法是从交通管理入手,使现有的道路网络发挥出最大效用。交通控制子区动态划分和信号协调优化控制的研究有助于提升...

论文摘要随着面向对象技术、构件技术的发展,软件系统的复杂度和规模日益剧增,同时随着Internet的发展,软件系统处在了更加开放和动态变化的环境中,软件系统变得更加难以管理和维...

论文摘要随着计算机、网络及多媒体技术的发展,数字图像的数量正以指数级在增长,如何从图像数据库的海量数据中检索图像已经成为当前检索领域一个很重要的问题。传统的检索方式是基于文本的...

论文摘要在多Agent系统中,由于环境是动态变化的,其它Agent的行为是未知的,所以多Agent系统及系统中的每个Agent应当具备学习或自适应能力。强化学习作为一种无需要环...

论文摘要无线通信技术的日新月异,使得无线频谱资源成为一种日益稀缺的宝贵资源。但研究表明,无线频谱资源的稀缺只是相对的稀缺,在有限的频谱资源被大量无线业务划分殆尽的同时,许多频段...

论文摘要蚁群算法是利用群体智能解决实际问题的一个典型实例。20世纪90年代由意大利的Dorigo等学者提出,是继遗传算法、模拟退火、神经网络之后的一种新的元启发式搜索算法。自提...

论文摘要随着机器人技术的不断发展,人们要求机器人能在更复杂且无法精确建模的环境中工作,机器人不再只是执行简单的机械动作,而需要更强的环境适应性与更和谐的人机交互。传统的人工智能...

论文摘要遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是进化算法中产生最早、影响最大、应用也比较广泛的一个分支算法。它采用达尔文进化论的适者生存、优胜劣汰的进化思想。作为一...

论文摘要两轮自平衡机器人是一种本质不稳定的移动机器人。其动力学系统具有非线性、多变量、强耦合、参数不确定性等特性。它已经成为了检验各种控制理论的理想平台。两轮自平衡机器人仅靠两...

论文摘要模糊神经网络是一种新型的人工智能技术，它结合了神经网络和模糊逻辑推理系统两者的优点，相互取长补短，因而使得模糊模式识别和模糊逻辑推理等具有自学习的功能。但是通常的模糊神...

论文摘要强化学习是一种重要的机器学习方法，其特点是通过感知环境状态信息来学习动态系统的最优策略，通过试错法不断与环境交互来改善自己的行为，并且对环境的先验知识要求很低。多Age...

论文摘要电力系统频率是电能质量的三大指标之一。负荷频率控制是保证电力系统频率稳定的一个重要手段。频率控制系统中的各个环节存在的非线性,使系统的数学模型更加难以建立和求解,控制参...

论文摘要多智能体协作问题是近年来分布式人工智能领域研究的一个热点。RoboCup作为验证多智能体一个理想平台,被越来越多的学者用来验证协作算法的可行性和有效性。本文以RoboC...

论文摘要机器学习在人工智能领域的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统,但是以往的智能系统,尤其是导航系统都普遍缺少学习的能力。机...

论文摘要未来无线通信系统中频谱资源的稀缺以及复杂通信系统的运维成为无法回避的重要问题,为此学术界提出了一种基于认知技术的智能通信系统,即认知无线电系统。随着数字信号处理、计算机...

论文摘要在电力市场环境下,发电商成为自主经营,自负盈亏的经济实体,如何策略性报价实现个体利润最大化成为发电商取得市场竞争优势的关键问题。在实际电网中,由于输电线的热容量限制和系...

论文摘要群机器人系统是多机器人系统的一个重要研究方向,其主要特点是系统包含大量个体。如何控制不受数量限制的群机器人分布并在未知环境中移动,是一个极具挑战性的问题。本文针对群机器...