基于长短期记忆-异步优势动作评判的智能车汇入模型

针对以往强化学习中智能车汇入车流算法训练时间复杂度高、收敛速度慢的问题,提出基于长短期记忆-异步优势动作评判算法的智能车汇入模型。在异步优势动作评判算法的基础上,结合长短期记忆神经网络,有效地解决训练模型时间和模型收敛的问题。试验结果表明,该算法提高了模型收敛速度与汇入成功率,同时降低了时间复杂度,适合汇入车流场景。

基于Multi-Agent异步深度强化学习的居民住宅能耗在线优化调度研究

为促进居民用户柔性负荷高效参与需求响应,帮助用户从被动角色转变为主动角色,实现需求侧最大效益。该文在智能电网环境下,根据用电设备的特性,以概率论的角度对家电设备状态进行描述定义,基于异步深度强化学习(asynchronous deep reinforcement learning,ADRL)进行家庭能源管理系统调度的在线优化。学习过程采用异步优势演员–评判家(asynchronous advantage actor-critic,A3C)方法,联合用户历史用电设备运行状态的概率分布,通过多智能体利用CPU多线程功能同时执行多个动作的决策。该方法在包括光伏发电、电动汽车和居民住宅电器设备信息的某高维数据库上进行仿真验证。最后通过不同住宅情境下的优化决策效果对比分析可知,所提在线能耗调度策略可用于向电力用户提供实时反馈,以实现用户用电经济性目标。

矿山信息物理融合系统多节点智联策略

针对当前矿山信息物理融合系统(CPS)的通信节点无法与基于不同无线通信协议的感知节点实现智能连接的问题,在通信节点上集成多种通信模块构成多模态通信节点,提出了一种基于渐进式神经网络的矿山CPS多节点智联策略。采用渐进式神经网络控制多模态通信节点准确切换工作模态,实现异构无线通信网络自主建立;利用异步优势动作评价算法对渐进式神经网络进行深度训练,提高渐进式神经网络的收敛速度和训练精度。实验结果表明,该策略实现了多模态通信节点与多类感知节点之间的准确、可靠通信。