强化学习论文

论文摘要强化学习是人工智能和机器学习的一个重要研究领域。强化学习采用试错的方式与环境进行交互,根据环境对动作的评价性反馈信号改进行动方案以适应环境。强化学习具有良好的在线自适应...

论文摘要随着现代化城市的快速发展和高层建筑的日益增多,建筑内的交通变得越来越复杂,单台电梯往往不能满足建筑内的交通需要,而要由几台电梯组成电梯群来运送乘客。这种合理安装多台电梯...

论文摘要近年来,有关Multi-agent系统（MAS）与分布式人工智能（DAI）的研究,已经成为人工智能领域的重要研究方向之一。而RoboCup则是以MAS和分布式人工智能为...

论文摘要随着进入21世纪和全球制造时代的来临,制造环境变得更具有动态性和竞争性,个性化的市场需求和竞争的压力要求现代制造系统进一步向敏捷化、智能化、集成化和全球化方向发展。随之...

论文摘要随着国内工程项目采购的市场化,越来越多的业主通过招标的方式选取承包商,当工程项目规模庞大、涉及因素复杂时,企业常受自身生产能力和技术水平限制难以单独完成大型的工程项目,...

论文摘要在多Agent系统中,由于环境是动态变化的,其他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。强化学习作为一种不需要环...

论文摘要随着存储规模日益扩大,存储网络的多样性和异构性,资源分布的广阔性和动态性,都对数据的存储管理方式和访问方式提出了新的要求和挑战。面向广域网的存储资源发现技术研究,旨在广...

论文摘要分布式约束优化问题是在大规模、开放、动态分布式网络环境中的优化问题,除了具有传统优化问题的非线性、约束性、建模困难等特点外,还具有随机、动态演化、信息局部化、控制分散化...

论文摘要交通管理在城市交通问题治理中十分重要,其目的是提供一个畅通、有序的交通环境。建立智能交通管理系统,广泛应用科学技术手段,全面提高管理水平和管理效益,是解决当前道路交通拥...

论文摘要人工智能科学研究的进展和通讯技术的进步为多移动机器人系统的深入研究和广泛应用奠定了牢固的技术基础。随着人类要求机器人完成任务难度的提高,多移动机器人系统的应用范围越来越...

论文摘要柔性制造环境下车间生产调度问题具有复杂性、不确定性、多目标、多约束、多资源相互协调等特点。鉴于其重要的理论和实际意义,一直以来是生产管理和组合优化领域的重点和难点课题。...

论文摘要集装箱码头吞吐量的迅速增加增加了其作业调度的复杂性,因此需要相应的调度模型与方法来辅助支持集装箱码头作业的优化调度。目前尽管诸多学者就集装箱码头作业调度的展开了大量的研...

论文摘要近年来，随着宽带计算机网络技术的发展及视频技术的日趋成熟，IPTV应运而生。然而，视频具有带宽高、数据量大及实时性强的特征，这使得大量用户的同时点播常常造成网络带宽的瓶...

论文摘要在实际生产中，存在着这样一类重要的生产控制模型，即基于传送带服务的生产加工站（Conveyor-ServicedProductionStation，简称CSPS）问题，...

论文摘要支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种机器学习方法，它具有全局最优解和良好的泛化性能等优点。强化学习是一种无监督的机器学习技术，能够利用不确定的环境下Agent所...

论文摘要随着科技的发展，在当今社会中，广泛存在着一类复杂的随机动态系统，即离散事件动态系统(DEDS)。Markov决策过程(MDP)是DEDS建模常见的方法，其性能优化问题一...

论文摘要强化学习并不需要环境模型,通过智能体和所在的环境的自主交互进行学习。现已成为多智能体系统与机器学习等领域的研究热点。多智能体系统常被应用于开放、复杂和动态变化的环境,单...

论文摘要Robocup机器人足球系统是一个典型的多智能体系统,同时也是一个典型的多智能体协作与竞争系统,它为分布式人工智能的研究提供了一个标准的试验平台。多智能体学习与协作是当...

论文摘要两手臂机械手作为一种特殊的机器人，由于它的两个手臂紧密连接，它们之间具有很强的关联性，在机械手从一点到另一点的移动过程中，各个手臂不能像一般的机器人一样视为一个点或圆，...

论文摘要计算力学是一个全新的理论框架，主要研究动力学系统中的几何状态空间如何支持符号推理计算。SantaFe研究所的Crutchfield教授从80年代开始从事这方面的工作。ε...