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探讨一种新颖的分布式多智能体优化算法及其在求解约束优化问题上的实现方式.通过分析该算法在有限采样数下寻优能力所受到的影响,提出在迭代优化过程中引入补偿采样机制和平滑算子的改进方案,在保留原算法优点的基础上提高了采样过程对决策空间的覆盖度,增强了方法的全局和局部邻域搜索能力.实验结果表明,引入补偿采样和平滑算子后的概率集群优化算法在收敛速度、解质量和稳定性等方面均得到了明显改善. 相似文献
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基于Hopfield人工神经网络的飞行器快速航迹规划算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对飞行器在复杂环境下的航迹规划,设计了一种快速Hopfield神经网络规划算法.算法使用基于距离变换的串行模拟构建数值势场,加速了数值势场的传播.在学习过程中,通过调整连接权系数改变局部势场分布.试验表明算法在单处理器上可以进行有效的快速航迹规划,该方法具有较高的效率和环境适应性. 相似文献
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经典主动轮廓模型是采用由内部能量和外部能量共同组成的能量函数来进行收敛计算的,其中外部能量对精确收敛到目标轮廓起决定性作用,而内部能量在保证轮廓线进行合理变动的同时,却对收敛精确性产生了负作用。为克服这一问题,因而给出一种新的主动轮廓结构,即先把内部能量从能量函数中分离出来,仅采用外部能量进行收敛计算,然后在此结构下重新定义图像能量和控制能量,同时引入了轮廓修正函数,把连续性和光滑性约束应用到Snake曲线的变动过程之中。仿真实验表明,新结构下的主动轮廓算法对初始轮廓要求不高,具有收敛速度快、跟踪精度高等优点。 相似文献
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得益于深度学习强大的特征表达能力和强化学习有效的策略学习能力,深度强化学习在一系列复杂序贯决策问题中取得了令人瞩目的成就.伴随着深度强化学习在诸多单智能体任务中的成功应用,其在多智能体系统中的研究方兴未艾.近年来,多智能体深度强化学习在人工智能领域备受关注,可扩展与可迁移性已成为其中的核心研究点之一.鉴于此,首先阐释深度强化学习的发展脉络和典型算法,介绍多智能体深度强化学习的3种学习范式,分析两类多智能体强化学习的典型算法,即分解值函数方法和中心化值函数方法;然后归纳注意力机制、图神经网络等6类具有可扩展性的多智能体深度强化学习模型,梳理迁移学习和课程学习在多智能体深度强化学习可迁移性方向的研究进展;最后讨论多智能体深度强化学习的应用前景与研究方向,为未来多智能体深度强化学习的进一步发展提供可借鉴的参考. 相似文献
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单柔性长鳍渡动仿生推进器的设计与实现 总被引:2,自引:1,他引:1
单柔性长鳍波动仿生推进器是一种模拟鱼类“尼罗河魔鬼”的长背鳍波动推进方式而设计的新型水下仿生推进装置。本文首先给出了波动仿生推进器的设计目标和总体设计思路,然后对柔性长鳍、机械结构、控制系统、致动器等进行了详细设计。最后,对系统进行了机械可靠性和密封性测试、电气联调、以及水池试验,并给出了相关的试验结果。研究结果表明系统的机械结构和密封特性满足设计要求,控制和传感系统工作稳定可靠。此外,水池试验结果也验证了柔性长鳍波动推进机理研究的相关结论。 相似文献
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论文以基于柔性长鳍波动推进的仿生水下机器人试验模型为背景,主要研究其控制系统总体结构、硬件和软件的设计与实现问题。控制系统设计为主从结构,主从模块间通过CAN总线进行通讯。主控模块采用遥控与程控两种工作模式,并通过遥控指令实现模式切换。试验模型的推进、俯仰与转向控制由仿生柔性长鳍、重心调节模块和2自由度“十”字形尾舵3个控制子模块实现,各控制子模块设计为闭环伺服控制系统。系统综合测试和试验模型航行试验结果表明,论文设计实现的控制系统主从模块间通讯顺畅,功能协调,性能可靠,实现了设计功能并达到了预期的目标。 相似文献