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综合化航电系统(Integrated Modular Avionics,IMA)通过时空分区机制实现共享资源平台下的多航电功能集成,分区间的任务分配方法的优劣决定着航电系统的整体效能。针对航电任务集合在多分区内的分配调度问题,提出了一种基于深度强化学习的优化方法。构建了航电系统模型与任务模型,以系统资源限制与任务实时性需求为约束,以提高系统资源利用率为优化目标,将任务分配过程描述为序贯决策问题。引入马尔科夫决策模型,建立基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)法的IMA任务分配模型并提出通用分配架构;引入状态归一化、行为噪声等策略训练技巧,提高DDPG算法的学习性能和训练能力。仿真结果表明,提出的优化算法迭代次数达到500次时开始收敛,分析800次之后多分区内驻留任务方案在能满足约束要求的同时,最低处理效率提升20.55%。相较于传统分配方案和AC(Actor-Critic)算法,提出的DDPG算法在收敛能力、优化性能以及稳定性上均有显著优势。 相似文献
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随着社会经济的快速发展,城市建设水平不断提高,人们对美好物质生活的追求日益提升。地铁的大规模建设和发展能有力缓解日益增加的交通压力,地铁的便捷使其成为市民出行的重要交通工具。地铁系统中众多综合复杂的设备设施共同运行,这些设备设施的安全、长久、可靠运行是各运营单位设备维护的重要目标。电梯系统作为仅次于行车系统的重要运载媒介,在乘客大运量运载过程中起到关键作用,故而确保电梯系统运行正常是保障轨道交通系统安全运行的关键环节。现从地铁设备设施持续安全可靠运行的视角出发,探讨地铁电梯系统维保的全寿命周期管理,可为地铁运营单位的电梯系统全寿命周期管理提供参考。 相似文献
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