弱通信条件下基于Q图迁移的多智能体分层强化学习,沈晶,刘海波,分层强化学习是为解决强化学习的维数灾问题而提出的,在多智能领域已有推广,但是在弱通信受限条件下不能有效地解决实际问题。本
本文聚焦于智慧城市交通系统中的关键问题,提出了一种先进的交通信号灯控制系统方案。通过深入分析城市交通状况,结合实际需求和技术创新,我们设计并实现了一个高效、智能的信号灯控制系统。该方案在课程设计报告中
多智能体系统中的分布式强化学习研究现状,分析比较优劣,探讨未来发展。
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蛋白质结构预测问题一直是生物信息学中的重要问题。基于疏水极性模型的蛋白质二维结构预测问题是一个典型的NP难问题。目前疏水极性模型优化的方法有贪心算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法和蒙特卡罗模拟方法等
根据中国目前的交通现状及面临的问题说明交通控制在经济发展及城市化进程中的重大作用,并提出发展智能交通系统的重要目的和现实意义。智能交通系统是一个涉及面广、综合各种高新技术的研究领域。以下重点介绍智能交
本研究聚焦于嵌入式系统在城市交通管理中的应用,以“基于单片机的三车道交通信号设计”为核心主题。通过深入剖析嵌入式系统在交通领域的潜在应用,研究旨在寻求更有效、智能的交通信号解决方案。文章首先探讨了传统
提出一种基于递归建模方法( RMM )的多智能体协调方法, 使智能体在分布式环境下对其它智 能体的 决策建模选择合理的行动。对 RMM 中的信念更新采用贝叶斯学习方法, 使智能体可以确定其 它智能体的
算法股票交易已经成为当今金融市场的一种主要交易方式,大多数交易现在已经完全自动化。深度强化学习(DRL)代理被证明是一种力量,在许多复杂的游戏,如国际象棋和围棋不可忽视。将股票市场的历史价格序列和走势
论文研究-多模式交通网络下考虑尾气排放的道路收费研究.pdf, 随着出行需求和机动车保有量的迅猛增加,城市道路不堪重负,不仅交通拥堵严重,同时大量的尾气排放更造成了严重的空气环境污染问题.本文在传统