简介：摘要：在我国，建筑能耗已经占到社会终端能耗的20%左右，并且还在不断增长。国家和地方政府相继出台了各种法律法规和技术规范，通过政策和技术标准引导建筑节能，督促各地加大建筑节能的实施力度。热泵供热系统节能优化控制是建筑节能的重点。暖通空调系统由几个子系统和大量设备组成。一个好的控制系统可以节省近40%的能耗。然而，热泵供热系统节能通常具有非线性、多维、大时滞和高度不确定性的特点，采用传统的基于专家规则的控制方法很难实现系统优化。近年来，模型预测控制受到了广泛的关注，同时，越来越多的学者开始关注并使用人工智能算法来改进暖通空调系统的控制策略。

简介：研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计，采用改进岛深度Q网络（DeepQ-lesrningNet-work，DQN）算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况，改进奖利机制，增知实时奖惩作为补充，解决学习耗时长和练不稳定的问题：采用相对角度、位置金和距离等信息，相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法／可视图法等传统人为策略避障算法，深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力，因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。

简介：摘要：近几年,各个国家都在大力发展新能源技术,能源的转型是解决世界能源危机、环境问题和实现社会经济可持续发展的必经之路。中国提出了在2030年前实现“碳达峰”、2060年之前实现“碳中和”的双碳目标。随着人工智能被广泛应用于各个行业,智能电网和能源互联网也成为研究热点。但由于可再生能源输出存在不确定性和间歇性问题,传统深度强化学习算法存在经验采样效率低和难以处理高维状态空间表征的问题,所以如何提高微电网运行的灵活性和稳定性,仍然存在巨大的挑战。

简介：摘要：在当今社会，随着城市化进程的加快以及人口红利的逐渐减弱，建筑能源系统的优化成为了一个热门话题。为了降低建筑能耗，提高建筑的运行效率和经济性，我们需要寻找一种有效的优化策略。

简介：摘要： 随着光通信网络的迅猛发展，提高网络性能和效率的需求日益迫切。本文提出了一种基于深度强化学习（DRL）的智能光路优化方案，旨在通过学习网络拓扑和光信号路径的性能，实现在光通信网络中动态调整光路以维持足够的光功率。首先，定义了包括网络拓扑、光信号传输路径和设备状态在内的状态空间，并设计了相应的动作空间。通过建立深度强化学习模型，智能选择动作，以优化光信号传输。训练过程中采用奖励函数来评估每个动作的效果，以最大化累积奖励。该方案在网络中检测到光功率过低时，能够迅速、自适应地重新规划光路，确保信号在网络中的传输过程中保持足够的功率。所提方案为光通信网络的性能提升提供了一种创新的解决方案，为未来智能光通信系统的发展奠定了基础。

简介：摘要：

简介：摘要：在我国现代的高中教学开展中，随着新课程改革的深入推进以及应用，深度学习能力也开始受到了重视。对于深度学习的要求而言，教师需要对教学规律进行有效研究探讨，以此来促进学生对学习内容形成更加深层的认识和理解。对于高中阶段的深度学习而言，能够对学生进行全面培养。高中数学教师开展教学时，深度学习可以促使学生的思维能力、创新能力向深层次发展，以此来提高学生的分析能力和理解能力。

简介：摘要：交通信号控制分为定时控制，感应控制和自适应控制，而定时控制和感应控制效率较低，灵活性不强。随着车联网和人工智能技术的发展，自适应交通控制逐渐成为了研究热点。

简介：摘 要：为了适应未来无人空战趋势，本文探索了深度强化学习在空战中的应用前景，分析了深度强化学习在智能空战中的应用可行性，并建立了基于卷积神经网络的空战DQN学习模型，构建了奖励数学模型，为未来空战智能化提供了一条可行的思路方案。

简介：摘要：新能源在电网当中的渗透率不断提高，使得电网的结构日趋复杂。电网在运行过程中，若发生故障会受到外界干扰，则会立刻进入到紧急状态当中，现有控制手段通常是通过切机、切符合、低频减载等方式对其进行控制[1]。

简介：摘要：SDN/NFV技术催生了移动通信网络向云化网络演进，云化网络的资源管理变得更加复杂，5G技术的出现使得切片成为了移动通信网络的基本运营单位，切片管理为5G通信网络动态调整资源提供了整个技术框架，在切片管理技术框架上叠加AI，可对5G云网资源进行智能调整，深度强化学习方法为动态调整5G切片资源提供方法论，结合3GPP切片管理技术和3GPP中的核心网NWDAF功能，叠加深度强化学习来对5G切片资源进行动态调度管理。

简介：摘要：5G移动通信网络能够通过连接一切来改变我们的生活。6G有望实现比5G更高速、可靠、全面以及智能的服务。面对这样的发展，机遇与挑战相伴而来。如今基于人工智能的无线资源管理已经成为研究热点，但对于不同场景下资源管理算法的选取、评估以及优化亟待进一步的研究。

简介：摘 要：城市道路交通拥挤问题在全球都是一个非常常见的问题，而智能交通信号控制技术则是其中的关键技术，现有的基于模式的自适应交通信号调控方法存在着对多种假定及经验公式的依赖，很难很好地适应目前复杂变化的交通环境。在信息技术进步、数据处理技术日新月异、人工智能技术日臻完善的今天，将深度学习与深度学习相融合的交通信号灯控制技术已逐步成为一个重要的研究方向。由于其本身的复杂性和不确定性，使得常规的求解方法很难得到满意的结果，深度学习在处理非线性、时序性等复杂数据方面具有较强的优势，在此基础上，建立了一套以深度学习为基础的信号自动识别方法。

简介：摘要：基于深度强化学习的机械手物体抓取优化策略研究是目前机械手技术中的一个热点领域。这方面的研究旨在通过利用深度学习和强化学习的方法，提高机械手在物体抓取任务中的性能和鲁棒性。探讨了模型设计、训练优化和评估等关键问题。这些研究有助于推动机械手技术的发展，为自动化领域中的工业生产、仓储物流等提供更可靠和高效的解决方案。

简介：摘要：强化学习的模型是受到人类学习过程的启发而提出的,但事实上,人类却不需要如此规模庞大的数据交互来学习新任务。在雅达利游戏中,人类玩家只需要数次交互就能获取任务经验,在任务中表现良好,这主要得益于人类可以重用之前学习到的知识,将学习过的知识迁移到新的学习任务中,可以极大地提升学习效率。

简介：摘要:本研究针对工业机器人路径规划优化问题，提出了一种基于深度强化学习的方法。该方法通过引入深度强化学习网络，使机器人能够从环境中学习并逐步优化路径规划策略。研究结合了强化学习的优势，实现了路径规划的自主学习和优化，有效地提高了机器人在复杂环境下的路径规划性能。通过在不同工业场景下的实验验证，结果表明所提出的方法相较于传统规划方法在路径长度和执行效率方面取得了显著的改进。本研究在工业自动化领域具有重要的实际意义和应用价值。

简介：摘要：在科学技术迅速发展的背景下，我国人工智能技术发展也在稳步上升。尤其是在当前，车辆行驶安全性已经受到了社会各界广泛关注。为了解决车辆拥堵的问题、提高车辆驾驶安全性素，发展智能汽车已经成为汽车产业现阶段的重点方向，人工智能与无人驾驶技术的融合应用更成为当前研究的热点内容。近几年，深度强化学习算法作为人工智能技术领域的主要算法之一，不仅能够在复杂的任务关系中找到重点，同时也拥有着非常强大的自主学习优势，在实现无人驾驶智能控制技术上具有重大的发展意义。对此，本文基于深度强化学习算法的发展理论，探讨当前无人智能驾驶控制系统的存在问题并提出验证，提高对无人驾驶车辆的控制能力。

简介：摘要：深度强化学习在经过研究学者们长期以来的深入研究下，依托未来空战智能化所需亟待解决的科学问题，提出了越来越多基于深度强化学习的算法，并应用于智能空战领域。本文着重对深度强化学习技术在无人机航迹规划、任务规划、自主机动决策等智能空战领域的研究及应用进行归纳总结。

简介：摘要：无人驾驶技术的核心为无人驾驶的决策控制，无人驾驶决策控制需要结合道路场景感知信息制定科学的决策，尤其需要针对不同场景的突发情况制定决策，针对这一技术难题，需要分析具备自主学习能力的智能决策方法。因为深度强化学习具备泛化性能，而且可以利用端到端的方式直接控制原始输入到输出，建立无人驾驶过程的场景。因此本文主要分析了基于深度强化学习的无人驾驶智能决策控制，为车辆行驶提供智能化的决策，促进无人驾驶技术可持续发展。

简介：摘要：本论文探讨了深度强化学习在机器人路径规划中的应用。路径规划是机器人导航的关键任务之一，传统方法通常依赖于静态地图和规则引导，但在复杂和动态环境下效果有限。深度强化学习通过让机器人从交互中学习，能够更好地适应不断变化的环境。我们介绍了深度强化学习的基本原理，并详细探讨了其在路径规划中的具体应用。通过在仿真环境和实际机器人上的实验，我们展示了深度强化学习方法在提高路径规划性能方面的潜力。这一研究为改进机器人导航系统提供了有力的方法和理论支持。