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51.
模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多智能体系统的一个通用的实验平台,通过它可以来检验各种理论、算法和框架等,已经成为人工智能的研究热点.针对在复杂条件下的使用传统Q学习方法所产生的收敛速度缓慢和泛化能力不强的问题,文中使用人工化能力,缩短了学习的时问.并最终将其运用到仿真组比赛的Keepaway模型中,以此验证了该方法的有效性. 相似文献
52.
基于状态转换图同构求解的等价性验证算法 总被引:1,自引:0,他引:1
文中提出了一种基于状态转换图同构求解的时序电路等价性验证算法.算法将两时序电路的等价性问题转化为验证相应状态转换图的同构性.首先将初始状态对匹配为待验证对,然后采用递归的方法验证以初始状态对的下一状态对为初始状态的子状态转换图是否同构,从而得到时序电路是否等价的信息.若两状态转换图同构,则两图中的状态均可--配对为待验证状态对,即所有的代验证状态对均为等价状态对.该方法可以有效地克服算法级描述到底层实现之间跨度太大的问题. 相似文献
53.
利用椭圆曲线离散对数问题(ECDLP),设计了一个无可信中心(SDC)的(t,n)门限秘密共享方案。系统的初始化、组成员的私钥、公钥的产生都不需要SDC的参与,利用各成员之间的秘密共享值,构造了秘密共享矩阵,结合Lagrange插值定理,实现了(t,n)门限秘密共享。分析表明,该方案具有较高的安全性和一定的实用价值。 相似文献
54.
55.
利用谱能够反映图像的结构特性,提出了一种运用Laplace谱进行图像分类的算法。首先对图像中的特征点构造Laplace矩阵,通过SVD分解得到该矩阵的特征值,再由协方差矩阵,将高维的Laplace特征值投影到低维的特征空间中,最后分别采用BP算法和SVM算法对图像进行分类。通过模拟实验和真实实验,表明不同类序列图像的结构不同,其Laplace谱也不同,而同类序列图像的结构相似,其Laplace谱也相近,因此,Laplace谱与图像的结构之间存在着直接联系,能够作为图像分类的特征样本。实验结果说明,利用Laplace谱表示的图像特征对图像进行分类,具有较高的识别率。 相似文献
56.
利用CHI值特征选取和前向神经网络的覆盖算法,通过对文本进行分词的预处理后,实现文本的自动分类。该方法利用CHI值进行特征选取即特征降维,应用覆盖算法进行文本分类。该方法将CHI值特征选取和覆盖算法充分结合,在提高了分类速度的同时还保证了分类的准确度。应用该方法对标准数据集中的文本进行实验,并在不同的维数上与SVM算法、朴素贝叶斯方法的实验结果进行了比较。结果表明,与SVM算法和朴素贝叶斯方法相比较,覆盖算法在准确度上更好。并且,维数的选择对分类的精确度影响很大。 相似文献
57.
模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多Agent系统的一个理想的实验平台,已经成为人工智能的研究热点。传统的Q学习已被有效地应用于处理RoboCup中传球策略问题,但是它仅能简单地离散化连续的状态、动作空间。提出将神经网络应用于Q学习,系统只需学习部分状态-动作的Q值即可获得近似连续的Q值,就可以有效地提高泛化能力。然后将改进的Q学习应用于优化传球策略,最后在RobCup中实现测试了该算法,实验结果表明改进的Q学习在RoboCup传球策略中的应用,可以有效提高传球的成功率。 相似文献
58.
59.
60.
由于微电网中分布式电源组成复杂,运行模式多样,孤岛微电网的电压恢复控制面临着不确定性干扰的影响。为此,针对不确定性干扰下微电网的二级电压恢复控制问题,提出了一种基于协同强化学习的微电网分布式两级电压优化控制方法,实现孤岛模式下微电网的电压调节控制。首先构建孤岛微电网分布式一致性协同电压控制算法,并建立李雅普诺夫函数稳定性判定方法。其次根据控制器性能与控制器增益参数的关系,求解孤岛微电网电压控制器增益上界,并根据控制器增益参数上界限制强化学习智能体动作集。随后,采用强化学习算法优化二级控制器增益参数,给出相应的强化学习智能体状态集、协同全局奖励函数。最后在Matlab/Simulink上通过仿真实验验证了所提出的控制方法的有效性和适应性。 相似文献