基于深度强化学习的鱼类集群行为建模

【目的】使用深度强化学习技术对鱼类集群行为进行建模,探究鱼类集群行为的形成机理。【方法】针对传统基于规则的集群行为建模方法严重依赖人的先验知识而可能无法很好刻画集群行为的问题,提出一种基于Deep Q-Networks(DQN)的鱼类集群行为建模方法,以鱼类个体运动方向与周围邻居平均运动方向夹角表达个体的状态(连续值),以离散化的转角表示其动作,使用神经网络表达鱼类个体的运动策略。在单个学习者多个教师的环境中,以邻居数变化作为立即奖励,使用DQN算法训练神经网络,获得鱼类个体运动策略。【结果】使用本研究方法鱼类个体能学习到教师的运动策略,习得的鱼类个体运动策略在不同场景中均能涌现出集群行为,并且集群行为的特性与真实鱼群行为类似。【结论】本研究方法能够有效地对鱼类集群行为进行建模,有助于分析和理解复杂鱼类种群行为。分析得到的鱼类个体之间的局部交互机理,为理解鱼群形成、鱼类洄游、渔场形成等提供新视角,也可为工厂化高密度养殖提供参考。

普通高校音乐表演专业学生就业的调查与对策研究

在现在众多的综合类高校中普遍开设有音乐学院这一独立学科,其中划分为音乐学专业(即师范专业)与音乐表演专业两大分支。音乐表演专业是为了培养出一些具有较高音乐素养、较高的演奏与演唱技巧,以及具备一定基础音乐理论知识的音乐人才。为了使更多的适龄学生享受到高等教育的机会,全国开始开设音乐表演专业的招生以及扩招,升学率直至飞升,但随着时间的推移,一些负面影响也接踵而至。本文将结合自身经验,以及运用访谈访问、对话记录等方法,对综合类大学的音乐表演专业学生进行了调查,并结合实际情况对出现的问题进行研究。

基于深度强化学习的无地图移动机器人导航

针对传统导航方法对地图精度依赖和动态复杂场景适应差问题,提出一种基于课程学习的深度强化学习无地图自主导航算法.为了克服智能体稀疏奖励情况下学习困难的问题,借鉴课程学习思想,提出一种基于能力圈课程引导的深度强化学习训练方法.此外,为了更好地利用机器人当前的碰撞信息辅助机器人做动作决策,引入碰撞概率的概念,将机器人当前感知到的障碍物信息以一种高层语义的形式进行表示,并将其作为导航策略输入的一部分编码至机器人当前观测中,以简化观测到动作的映射,进一步降低学习的难度.实验结果表明,所提出的课程引导训练和碰撞概率可令导航策略收敛速度明显加快,习得的导航策略在空间更大的场景成功率到达90%以上,行驶耗时减少53.5%73.1%,可为非结构化未知环境下的无人化作业提供可靠导航.

关于二胡在国外的传播及路径探究

二胡作为我国的传统乐器,历史悠久,意蕴丰富。随着我国在经济的发展,国际地位的提高,文化的传播在对外交往的过程中发挥着更大的作用,同时也可以通过文化符号在国外的传播情况去衡量国家经济文化发展的真实水平。因此,作为专业人士,对二胡在国外的传播情况及其路径进行深入研究是十分具有价值的。