针对无监督环境下传统网络异常诊断算法存在异常点定位和异常数据分类准确率低等不足,通过设计一种基于改进Q-learning算法的无线网络异常诊断方法:首先基于ADU(Asynchronous Data Unit异步数据单元)单元采集无线网络的数据流,并提取数...针对无监督环境下传统网络异常诊断算法存在异常点定位和异常数据分类准确率低等不足,通过设计一种基于改进Q-learning算法的无线网络异常诊断方法:首先基于ADU(Asynchronous Data Unit异步数据单元)单元采集无线网络的数据流,并提取数据包特征;然后构建Q-learning算法模型探索状态值和奖励值的平衡点,利用SA(Simulated Annealing模拟退火)算法从全局视角对下一时刻状态进行精确识别;最后确定训练样本的联合分布概率,提升输出值的逼近性能以达到平衡探索与代价之间的均衡。测试结果显示:改进Q-learning算法的网络异常定位准确率均值达99.4%,在不同类型网络异常的分类精度和分类效率等方面,也优于三种传统网络异常诊断方法。展开更多
目的:针对生物安全实验室空间密闭、障碍物形态多(球形、立方体、圆柱体、椭球体等)及精确操作要求极高的复杂环境特性,提出一种融合改进Q-learning和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的机械臂轨迹规划与避障算法QPSO...目的:针对生物安全实验室空间密闭、障碍物形态多(球形、立方体、圆柱体、椭球体等)及精确操作要求极高的复杂环境特性,提出一种融合改进Q-learning和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的机械臂轨迹规划与避障算法QPSO。方法:QPSO算法采用双层优化架构,上层利用改进的Q-learning算法实现路径决策,通过非线性动态温度玻尔兹曼探索策略平衡探索与利用;下层采用含动态权重和学习因子的PSO算法优化轨迹,并结合余弦定理碰撞检测策略保障避障安全性。为验证提出算法的可行性,进行算法性能分析和避障性能测试,并与标准PSO算法、遗传算法、萤火虫算法、改进快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree star,RRT*)算法进行对比。结果:相比标准PSO算法、遗传算法、萤火虫算法和RRT*算法,提出的QPSO算法在收敛性能、轨迹长度和避障成功率方面均有显著优势,且在确保最短路径的同时可实现最大安全距离。结论:提出的QPSO算法能有效提升复杂环境下机械臂的轨迹规划和避障效果,可为生物安全实验室等类似环境的自动化实验操作提供可靠的技术支撑。展开更多
文摘针对无监督环境下传统网络异常诊断算法存在异常点定位和异常数据分类准确率低等不足,通过设计一种基于改进Q-learning算法的无线网络异常诊断方法:首先基于ADU(Asynchronous Data Unit异步数据单元)单元采集无线网络的数据流,并提取数据包特征;然后构建Q-learning算法模型探索状态值和奖励值的平衡点,利用SA(Simulated Annealing模拟退火)算法从全局视角对下一时刻状态进行精确识别;最后确定训练样本的联合分布概率,提升输出值的逼近性能以达到平衡探索与代价之间的均衡。测试结果显示:改进Q-learning算法的网络异常定位准确率均值达99.4%,在不同类型网络异常的分类精度和分类效率等方面,也优于三种传统网络异常诊断方法。
文摘目的:针对生物安全实验室空间密闭、障碍物形态多(球形、立方体、圆柱体、椭球体等)及精确操作要求极高的复杂环境特性,提出一种融合改进Q-learning和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的机械臂轨迹规划与避障算法QPSO。方法:QPSO算法采用双层优化架构,上层利用改进的Q-learning算法实现路径决策,通过非线性动态温度玻尔兹曼探索策略平衡探索与利用;下层采用含动态权重和学习因子的PSO算法优化轨迹,并结合余弦定理碰撞检测策略保障避障安全性。为验证提出算法的可行性,进行算法性能分析和避障性能测试,并与标准PSO算法、遗传算法、萤火虫算法、改进快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree star,RRT*)算法进行对比。结果:相比标准PSO算法、遗传算法、萤火虫算法和RRT*算法,提出的QPSO算法在收敛性能、轨迹长度和避障成功率方面均有显著优势,且在确保最短路径的同时可实现最大安全距离。结论:提出的QPSO算法能有效提升复杂环境下机械臂的轨迹规划和避障效果,可为生物安全实验室等类似环境的自动化实验操作提供可靠的技术支撑。
