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基于改进DQN的无人机三维路径规划研究
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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%。 展开更多
关键词 深度强化学习 路径规划 DQN算法 noisynet-DuelingDQN
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基于DQN-CE算法的电-热综合能源系统能量管理策略
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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。 展开更多
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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