在每次迭代训练后,使用已训练好的PDQN网络来选择机器人的动作,以实现避碰路径规划。 根据机器人当前状态和具体的动作来避开障碍物。 需要注意的是,PDQN算法是一种基于深度强化学习的方法,可以通过大量的训练迭代来优化网络参数,并使机器人能够学习到避碰的策略。此外,在实际应用中,还可能需要考虑其他因素,如传感器数据...
7.一种基于p-dqn算法的混合动力系统能量管理方法,包括以下步骤: 8.步骤1:建立p-dqn代理模型; 9.步骤2:设置p-dqn代理模型的状态、动作、动作参数和回报,得到设置后的p-dqn代理模型; 10.步骤3:获取相关训练数据集,根据获得的相关训练数据集训练步骤2得到的设置后的p-dqn代理模型得到训练后的p-dqn代理模型; 11...
本发明公开了一种基于PDQN算法的混合动力系统能量管理方法,属于混合动力汽车能量管理领域,可以同时使用离散动作和连续动作,而且在保证汽车动力性的前提下,实现较好的燃油经济性.本发明包括:首先建立PDQN代理模型;其次设置PDQN代理模型的状态,动作,动作参数和回报,得到设置后的PDQN代理模型;然后获取相关训练数据集,根据获...
大家好,欢迎收看第一个关于Deep Q-Learning和Deep Q Networks(DQNs)的视频。DQNs是Q-Learning的深度学习/神经网络版本。使用DQNs替代Q表,您有一个可以进行推断(做出预测)的模型,不是更新Q表,而是拟合(训练)您的模型。
不过DQN的训练并没有想象中那么简单! Q-learning是什么? Q-learning是强化学习(RL)的经典算法,简单来说,RL智能体与环境进行交互,如果采取的行动是「好」的,就会获得奖励,否则获得惩罚,强化学习算法的目标是最大化智能体获得的长期奖励总和。 在强化学习智能体和环境之间的交互循环中,每个时间步(timestep),智能体...
复杂环境下基于深度强化学习的主动SLAM算法研究 其次,将避障算法融合到SLAM框架中,提出了基于深度强化学习避障的主动SLAM方法。基于FCRN算法识别障碍物训练得到的深度图像,采用Dueling DQN算法规划避障的路径,并融合到... 袁枭 - 燕山大学 被引量: 0发表: 0年0...
平均DQN 算法:降低和稳定方差对于深度增强学习 深度增强学习(DRL)算法的不稳定性和可变性往往会对其性能产生不利影响。 平均DQN 是 DQN 算法的简单扩展,基于平均先前学习的 Q 值估计,其导致更稳定的训练过程并且通过减少目标值中的近似误差方差来提高性能。 为了理解算法的效果,我们进行了研究,价值函数估计误差的来源...
在这项工作中,针对用户需求,电池储能,能源调配提出了一种新的动态定价方法,并利用一种改进的DQN算法,通过创建两个独立的神经网络实现对能源微网的调度优化.通过仿真... 靳显智 - 齐鲁工业大学 被引量: 0发表: 2022年 计及碳排放的联邦DDQN多能微网能量管理策略 Multi-energy microgrids(MEMG)play an important...
基于DQN算法的水电站站内负荷优化分配研究 下载积分: 899 内容提示: 基于N DQN 算法的水电站站内负荷优化分配研究目录1. 内容综述...21.1 研究背景及意义...31.2 水电站负荷分配问题概述...41.3 DQN 算法原理及应用...51.4 文档结构...
入侵检测系统任务调度卸载方法,本发明所提出的系统架构可将部分检测任务卸载到位于边缘服务器上性能和资源更好的入侵检测系统处理,建立的时延和能耗模型为卸载决策提供了理论基础.基于DQN算法的任务调度卸载方法可以实现网络边缘入侵检测设备的时延,能耗和丢包率的最小化,同时解决了现有技术中使用Qlearning算法产生的内存...