double deep q-learning | BriefGPT

关键词double deep q-learning

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强化学习最大化风力发电
我们提出了一种强化学习策略来通过主动改变转子速度、转子偏转角和叶片俯仰角来控制风力涡轮发电。该方法采用了双重深度 Q 学习与叶片动量元模型相结合，通过训练使其能够在不同风速下进行控制，并且在真实的动态湍流风中表现出良好的性能。与传统的值迭代
PDF5 months ago
FLASH-RL: 使用强化学习解决联邦学习中的系统和静态异构问题
FLASH-RL 是一种 Federated Learning 框架，利用 Double Deep Q-Learning 算法来处理系统和静态异质性，在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上展现了在模型效果和端到端延迟之间平衡取舍的有
PDF8 months ago
自给自足的多接入机制与连续深度强化学习用于动态元宇宙应用
在 6G 通信系统中，Metaverse 为一种新范式，旨在创建由许多世界构成的虚拟环境，其中每个世界都提供不同的服务。本文通过使用自适应人工智能（Adaptive AI）来实现自持续性策略，解决了多通道环境下的多用户接入问题，提出了一种基
PDF10 months ago
基于事件的深度强化学习应用于动态车辆调度问题
本文提出了一种基于半马尔可夫决策过程和离散事件模拟的动态车辆调度问题解决方法，并在纽约市的真实场景下进行了数值实验，结果显示相对于其他启发式策略，该方法的平均等待时间减少了 50%。
PDFa year ago