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1.
BDI模型能够很好地解决在特定环境下的Agent的推理和决策问题,但在动态和不确定环境下缺少决策和学习的能力。强化学习解决了Agent在未知环境下的决策问题,却缺少BDI模型中的规则描述和逻辑推理。针对BDI在未知和动态环境下的策略规划问题,提出基于强化学习Q-learning算法来实现BDI Agent学习和规划的方法,并针对BDI的实现模型ASL的决策机制做出了改进,最后在ASL的仿真平台Jason上建立了迷宫的仿真,仿真实验表明,在加入Q-learning学习机制后的新的ASL系统中,Agent在不确定环境下依然可以完成任务。 相似文献
2.
3.
以目前电力系统广泛应用的六氟化硫断路器和真空断路器作为分析对象,从介质特性、结构特性和灭弧特性等几个方面详细介绍了各自的特点。结合运行经验,总结了六氟化硫断路器和真空断路器的优点和缺点。充分了解它们的特性以及优缺点,有助于更合理地选择高压断路器,在实际生产中进行更有效地运行和检修维护。 相似文献
4.
5.
针对不同地质目标的叠前时间偏移成像解释评价 总被引:3,自引:0,他引:3
随着计算机硬件和地震勘探成像技术的发展,叠前时间偏移正逐步替代常规的NMO加DMO加叠后时间偏移成为地震数据成像处理方法的主流。但对于不同的地质目标,叠前时间偏移的成像效果是否优于常规NMO加DMO加叠后时间偏移的成像效果呢?为此,从地震数据成像处理方法、处理流程和处理参数等方面进行了讨论,并基于某地区三维数据常规处理结果和叠前时间偏移处理结果,针对不同地质目标进行了剖析与评价。认为:叠前时间偏移成像的垂向分辨率较常规处理明显降低,但对于空间波阻抗变化明显的河流和断层,叠前时间偏移成像的空间分辨率要高于常规处理;对于小于1/4波长的叠置薄储层,叠前时间偏移成像的垂向和空间分辨率低于常规处理结果。 相似文献
6.
深水海底泥浆举升钻井技术及其应用前景 总被引:2,自引:1,他引:1
为了解决深水钻井中遇到的问题,由Conoco公司领导的工业联合项目组研发了海底泥浆举升钻井(以下简称SMD)技术。采用该技术进行深水钻井时,隔水管内充满海水,泥浆用小直径管线从海底返回,在返回环空中形成两个压力梯度,实现双梯度控压钻井。文中着重介绍了SMD的理论依据、系统工作原理、系统关键设备以及SMD井控程序的HAZOP分析等。从技术适用性、经济性、装备以及可能存在的风险等方面对该技术在南中国海钻井中使用的可行性进行研究,并展望其应用前景。 相似文献
7.
基于混合智能的多Agent个性化信息推荐 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于Agent的个性化网页推荐中,目前主要有两种过滤方法:基于内容的过滤和基于多Agent合作的过滤。在分析了单独使用这两种方法存在的不足之后,提出了基于改进蚁群算法的聚类分析建立用户模型的算法,并给出了结合两种方法优点的用户模型主动学习算法,最后给出了个性化信息推荐模型及相关算法。 相似文献
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