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基于改进DQN的无人机三维路径规划研究
1
作者
孔建国
赵恬恬
+2 位作者
梁海军
刘晨宇
马珂昕
《舰船电子工程》
2025年第7期36-40,共5页
为了解决DQN在未知环境下无人机路径规划中存在收敛性差及成功率较低的问题,提出了一种基于NoisyNet-DuelingDQN的路径规划方法。该方法在传统的DQN算法基础上引入了竞争网络,以更好地评估每一动作的价值;其次,通过给神经网络的权重引...
为了解决DQN在未知环境下无人机路径规划中存在收敛性差及成功率较低的问题,提出了一种基于NoisyNet-DuelingDQN的路径规划方法。该方法在传统的DQN算法基础上引入了竞争网络,以更好地评估每一动作的价值;其次,通过给神经网络的权重引入噪声,从而可以更好地探索空间,寻找最优策略。最后通过仿真实验证明:1)该算法在不同环境下相比传统的DQN和NoisyNet-DQN算法具有更好的收敛性和更高的奖励值;2)经60000次后,该算法成功率较DQN提高12.16%,较NoisyNet-DQN提高3.6%。
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关键词
深度强化学习
路径规划
DQN算法
noisynet
-DuelingDQN
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职称材料
基于DQN-CE算法的电-热综合能源系统能量管理策略
2
作者
朱杰杰
皮志勇
+1 位作者
陈代才
谭洪
《浙江电力》
2025年第1期44-53,共10页
针对电-热综合能源系统中可再生能源输出的不确定性和间歇性问题,提出用于一种电-热综合能源系统能量管理的强化学习方法,以电-热综合能源系统运行成本最低为目标,实现综合能源系统的能量管理。首先,建立电-热综合能源系统能量管理模型...
针对电-热综合能源系统中可再生能源输出的不确定性和间歇性问题,提出用于一种电-热综合能源系统能量管理的强化学习方法,以电-热综合能源系统运行成本最低为目标,实现综合能源系统的能量管理。首先,建立电-热综合能源系统能量管理模型;然后,将含可再生能源的电-热综合能源系统能量管理过程转化为马尔可夫决策过程;再次,在DQN-CE(深度Q网络-交叉熵)的基础上进一步提出采用NoisyNet(噪声网络)和自注意力机制来提高智能体优化性能;最后,通过算例分析表明,所提方法训练的智能体能够实时响应可再生能源的不确定性,并能在线管理包含可再生能源在内的电-热综合能源系统的能量。
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关键词
噪声网络
深度Q网络
自注意力机制
交叉熵损失函数
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职称材料
题名
基于改进DQN的无人机三维路径规划研究
1
作者
孔建国
赵恬恬
梁海军
刘晨宇
马珂昕
机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
出处
《舰船电子工程》
2025年第7期36-40,共5页
文摘
为了解决DQN在未知环境下无人机路径规划中存在收敛性差及成功率较低的问题,提出了一种基于NoisyNet-DuelingDQN的路径规划方法。该方法在传统的DQN算法基础上引入了竞争网络,以更好地评估每一动作的价值;其次,通过给神经网络的权重引入噪声,从而可以更好地探索空间,寻找最优策略。最后通过仿真实验证明:1)该算法在不同环境下相比传统的DQN和NoisyNet-DQN算法具有更好的收敛性和更高的奖励值;2)经60000次后,该算法成功率较DQN提高12.16%,较NoisyNet-DQN提高3.6%。
关键词
深度强化学习
路径规划
DQN算法
noisynet
-DuelingDQN
Keywords
deep reinforcement learning
path planning
DQN algorithm
noisynet
-DuelingDQN
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于DQN-CE算法的电-热综合能源系统能量管理策略
2
作者
朱杰杰
皮志勇
陈代才
谭洪
机构
三峡大学电气与新能源学院
国网湖北省电力有限公司荆门供电公司
国网湖北省电力有限公司利川供电公司
出处
《浙江电力》
2025年第1期44-53,共10页
基金
湖北省自然科学基金创新发展联合基金项目(2024AFD350)。
文摘
针对电-热综合能源系统中可再生能源输出的不确定性和间歇性问题,提出用于一种电-热综合能源系统能量管理的强化学习方法,以电-热综合能源系统运行成本最低为目标,实现综合能源系统的能量管理。首先,建立电-热综合能源系统能量管理模型;然后,将含可再生能源的电-热综合能源系统能量管理过程转化为马尔可夫决策过程;再次,在DQN-CE(深度Q网络-交叉熵)的基础上进一步提出采用NoisyNet(噪声网络)和自注意力机制来提高智能体优化性能;最后,通过算例分析表明,所提方法训练的智能体能够实时响应可再生能源的不确定性,并能在线管理包含可再生能源在内的电-热综合能源系统的能量。
关键词
噪声网络
深度Q网络
自注意力机制
交叉熵损失函数
Keywords
noisynet
Deep Q-network
self-attention mechanism
cross-entropy loss function
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TK01 [动力工程及工程热物理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进DQN的无人机三维路径规划研究
孔建国
赵恬恬
梁海军
刘晨宇
马珂昕
《舰船电子工程》
2025
0
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职称材料
2
基于DQN-CE算法的电-热综合能源系统能量管理策略
朱杰杰
皮志勇
陈代才
谭洪
《浙江电力》
2025
0
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职称材料
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