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641.
多智能体系统在许多实际领域中得到了广泛应用,包括机器人技术、分布式控制和多人游戏等。这些领域中的许多复杂任务无法通过预定义的智能体行为来解决,而基于通信的多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)技术是应对这些挑战的有效方法之一。该领域存在2个核心问题:1)如何建立有效的多智能体通信机制,从而提升多智能体系统的整体性能;2)在带宽受限的场景下,如何设计高效的通信调度方案从而压缩通信过程中冗余信息。本文首先对处理这两个核心问题的文献进行了概述并重点介绍具有代表性的一些工作,接着说明其在航天领域的应用前景,最后进行总结。 相似文献
642.
为深入研究带肋推力室强化传热的机理,对带肋液氧/甲烷推力室的燃烧与再生冷却进行了流动与传热耦合分析,并针对不同肋高和肋数目进行了参数化分析。结果表明:引入等效平均热流密度的概念可以准确描述带肋推力室中的实际传热过程;平均热流密度总是随着肋数目的增加而减小,当肋高恒定时,由于总换热面积增大,等效平均热流密度会随着肋数目的增加而增大;而当总表面积恒定时,等效平均热流密度会随肋数目的增加而减小。此外,盲目地增大总换热面积并不一定能改善传热强化,甚至会在某些情况下恶化传热,因此在设计过程中也应该结合其他肋参数进行综合考虑。 相似文献
643.
针对信息非完备约束下航天器轨道博弈难以自主决策的问题,基于多智能体强化学习提出一种多航天器轨道博弈决策方法。首先建立轨道博弈动力学和信息非完备约束。其次建立用于训练和决策的神经网络模型,依据分布式系统架构对网络的输入输出结构进行设计,并引入具有记忆功能的长短期记忆网络(LSTM),根据航天器轨道运动在时间、空间连续的属性,补偿位置、速度测量信息的非完备性。然后采用近端策略优化(PPO)算法开展红蓝左右互搏式学习训练。最后通过三组对比训练实验,验证了所提出的方法在信息非完备约束下能够有效增强学习训练过程的稳定性,并提升任务完成率和降低燃料消耗。 相似文献
644.
巨型低轨星座为载人飞船、空间站、遥感卫星等用户航天器提供低时延、大容量的通信通道存在波束资源分配优化的难题。针对采用离散时间的深度强化学习A2C(advanced actor-critic)的智能优化框架进行了研究,结合遗传算法中个体和基因概念、形成了可有效满足多用户、动态、并发接入需求的波束资源调度算法。基于仿真分析,提出的算法可在多种典型场景下具有适用性,支持在20 s内完成超过3 000个任务的有效规划,任务成功率不低于91%。通过算法优化实现复杂度的降低,相对传统遗传算法可节约时间45%以上。同时对传统A2C算法框架中的收敛问题进行了优化,解决了传统全连接A2C算法无法收敛的难题,同时相比DQN(deep q-network)算法框架收敛速度提升38%以上。 相似文献
645.
646.
647.
648.
翅片管换热器在工业领域广泛应用,对带有矩形涡发生器的翅片管换热器流动与换热特性进行数值模拟研究。对比分析矩形翼涡发生器迎流夹角分别为50°、60°、70°和80°时换热器的传热和流动特性,夹角为60°、70°时的换热性能较高。综合考虑换热能力与压力损失,夹角为60°时换热器的综合性能最好。在迎流夹角为60°前提下,研究涡发生器无量纲结构尺寸为2.25、2、1.75和1.5时换热器的流动和换热性能,涡发生器无量纲尺寸为2时综合性能最佳。 相似文献
649.
针对行星表面轻量化自主探测任务,基于仿生思想设计了一种仿海胆结构的十二足球形机器人,其具备自主改变构型以贴合复杂地形的能力,可实现无倾覆、高容错的全向运动;基于数据驱动方法,对该机器人设计了一种数据高效的无模型强化学习运动策略,可实现无先验知识的从0到1步态训练以及步态的实物样机快速部署。通过在平面地形和非结构化地形中对其进行仿真实验,验证了经过训练的机器人具备自主运动、适应非结构地形等能力;通过与常用基准策略进行对比,证实了本文提出的运动策略具有训练高效、鲁棒性好的优势;最后通过开发原理样机,开展实物实验验证了仿真环境中所生成的步态在真实物理环境中的动力学可行性。 相似文献
650.
针对大规模卫星高精度编队控制问题,提出了一种基于吸引法则的深度确定性策略梯度控制方法(attraction-based deep deterministic policy gradient, ADDPG)。首先阐述了超立方体拓扑编队拓扑构型特性,建立了卫星编队动力学模型,设计了超立方体卫星编队虚拟中心用于衡量编队整体飞行状态。为解决无模型深度强化学习的探索和扩展平衡问题,设计了ε-imitation动作选择策略方法,最终提出了基于ADDPG的卫星编队控制策略。算法不依赖于环境模型,通过充分利用已有信息,可以降低学习模型初期探索过程中的盲目试错。仿真结果表明ADDPG策略以较少的能量消耗达到更高的精度,相比知名算法在加快编队收敛速度的同时,误差减少5%以上,能量消耗减少7%以上,验证了算法的有效性。 相似文献