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    基于強化學習的錨泊輔助動力定位系統控制方法

    1062   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:02:26
    本發明提出了一種基于強化學習的錨泊輔助動力定位系統控制方法，包括：首先構建最優點選擇問題的馬爾科夫決策模型，構建狀態空間與行為空間；采用神經網絡構建強化學習模型Q函數，控制系統基于實時測量的錨泊輔助動力定位系統當前狀態，采用ε貪心算法選擇行為，觀察在選擇行為a后的系統狀態s’與反饋獎勵；將每一時間步的狀態、行為、獲得的獎勵以及新的狀態作為標簽數據存入記憶庫，并訓練神經網絡；通過不斷重復上述過程，錨泊輔助動力定位系統能夠獲得使獎勵函數最大的行為選擇策略，得到定位點控制模式下能使推機器功率消耗最低的最佳定位點。
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    聲明：
    “基于強化學習的錨泊輔助動力定位系統控制方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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