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1.
摘要:为了提高多机器人行为最优决策控制中强化学习的效率和收敛速度,研究了多机器人的分布式马尔科夫建模与控制策略。根据机器人有限感知能力设计了个体 协同感知触发函数,机器人个体从环境观测结果计算个体 协同触发响应概率,定义一次触发过程后开始计算联合策略,减少机器人间通讯量和计算资源。引入双学习率改进Q学习算法,并将该算法应用于机器人行为决策。仿真实验结果表明,当机器人群组数量在20左右时,本文算法的协同效率较高,单位时步比为1085 0。同时距离调节参数η对机器人协同搜索效率有影响,当η=0008时,所需的移动时步比和平均移动距离都能达到最小值。通过双学习率的引入,该算法较基于环境模型的强化学习算法具有更高的学习效率和适用性,平均性能提升35%,对于提高多机器人自主协同能力具有较高的理论意义及应用价值。 .txt  相似文献   
2.
当前,通用处理器一般支持64位浮点运算,在大规模和长时程数值计算中,由于浮点运算的舍入误差累积效应,可能导致数值结果不可信。因此,有效控制误差,设计高精度、高效可靠的浮点数值算法至关重要。基于SCILAB软件平台,通过使用无误差变换和double double数据格式,实现了高精度的算法库。对幂指数、Bernstein和Chebyshev基多项式函数估值,在Intel平台和国产飞腾处理器平台上进行了数值实验,实验结果证实了该高性能数值算法库的有效性。该多精度算法库具有独立知识产权,可有效应用于国产自主可控处理器平台,为国家重大科研项目提供技术支持。  相似文献   
3.
基于OpenBLAS和BLIS开源线性代数基础算法库,对稠密矩阵乘法GEMM运算的性能优化展开研究。针对如何选取稠密矩阵分块并行算法的关键分块参数这一问题,建立性能优化模型。采用改进的遗传算法求解上述优化模型,将某一分块参数组合(种群个体)所对应的稠密矩阵乘法的性能值作为该个体的适应度,通过不断迭代地进行选择、交叉、变异操作,找到最优的分块参数组合,使得稠密矩阵运算的性能值最优。数值实验表明,基于遗传算法求解得出最优分块参数下的GEMM性能值优于默认分块参数下的性能值,达到了优化的目的。  相似文献   
4.
基于系统动力学模型,通过设定三种情景方案,动态模拟了2020—2050年我国能源消费碳排放发展演变趋势。同时,以综合调控情景为基准,考察了经济、人口和能源等因素的变动对碳排放总量的影响,探究了碳达峰的最优路径。研究发现:在基准、低碳、综合调控情景下的预测碳排放峰值分别达到了2020年碳排放量的1.62倍、1.33倍和1.14倍,三种情景下实现碳达峰的时间依次为2038年、2030年、2027年。同时,人均GDP增速快慢、科技投入强度大小、第二产业与第三产业占比高低、化石能源占比大小以及能源消费强度大小均对碳达峰时间具有较大影响。研究结果表明,综合调控情景下预测的碳达峰时间距离当前最近,碳排放峰值最小,是一种现实选择的最优方案。碳达峰最优路径的确定需要从确定适当的人均GDP增速、加大科技投入强度、降低第二产业与第三产业占比、加快能源结构调整以及降低能源消费强度入手。  相似文献   
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