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基于Struts2框架的大学校园文化管理系统的设计
被引量：
1
1
作者
于明辉
石宇静
+3 位作者
宋垚
苗金龙
张金炜
王英林
《数字技术与应用》
2016年第8期166-166,168,共2页
为了解决大学校园文化传播的速度较慢、发布的不统一、发布较为分散等不足之处,于是想到了开发一个基于Struts2框架的大学校园文化管理系统,本系统采用MVC设计模式,通过对校园文化的收集、整理、编辑和发布,完善了上述的几个不足之处,...
为了解决大学校园文化传播的速度较慢、发布的不统一、发布较为分散等不足之处,于是想到了开发一个基于Struts2框架的大学校园文化管理系统,本系统采用MVC设计模式,通过对校园文化的收集、整理、编辑和发布,完善了上述的几个不足之处,使得学生和老师能在第一时间掌握校园动态。从实际开发及应用的角度来说,基于Struts2框架的Web开发,有效的提高了开发效率,在降低了各个部分之间耦合度的同时,实现了多人同时开发系统的不同功能,与此同时,也保证了系统的后期的维护和新功能的开发。
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关键词
STRUTS2
WEBWORK
校园文化
MVC
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职称材料
深度强化学习在无人机编队路径规划中的应用
2
作者
周从航
李建兴
+2 位作者
石宇静
林致睿
林航航
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第10期27-33,共7页
基于深度强化学习(DRL)对无人机编队路径规划问题进行研究。针对强化学习算法模型在编队控制问题中存在收敛速度慢、奖励稀疏等不足,将人工势场法引入深度强化学习,建立了无人机编队路径规划网络训练框架。同时,根据编队控制目标设计了...
基于深度强化学习(DRL)对无人机编队路径规划问题进行研究。针对强化学习算法模型在编队控制问题中存在收敛速度慢、奖励稀疏等不足,将人工势场法引入深度强化学习,建立了无人机编队路径规划网络训练框架。同时,根据编队控制目标设计了编队切换奖励函数进行训练。基于AirSim和UE4仿真器,搭建了无人机强化学习编队路径规划仿真训练环境,实现在威胁区域环境中的无人机编队路径规划控制。通过对比实验验证了本文算法在编队稳定性以及碰撞率等方面相较于基线算法具有更优越的性能以及更快的收敛速度。
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关键词
多无人机
深度强化学习
编队控制
路径规划
AirSim
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职称材料
基于改进MAAC算法的多无人机自主路径规划
3
作者
周从航
李建兴
+1 位作者
石宇静
林致睿
《无线电工程》
2024年第7期1816-1823,共8页
利用深度强化学习方法对威胁区域环境下多无人机(UAV)自主路径规划问题进行研究。为了解决强化学习算法中普遍存在难以收敛的问题,提出了一种改进的Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning (MAAC)算法用于多UA...
利用深度强化学习方法对威胁区域环境下多无人机(UAV)自主路径规划问题进行研究。为了解决强化学习算法中普遍存在难以收敛的问题,提出了一种改进的Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning (MAAC)算法用于多UAV的自主路径规划。通过建立多UAV势场环境模型定义强化学习的马尔科夫决策过程(Markov Modulated Process, MDP),在动态环境中规划出合理的无碰撞路径。仿真实验验证了所设计的多UAV自主路径规划控制算法的有效性,并通过对比仿真验证了该算法在收敛速度和避免碰撞方面具有更优越的性能。
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关键词
无人机
多智能体深度强化学习
自主路径规划
MAAC算法
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职称材料
题名
基于Struts2框架的大学校园文化管理系统的设计
被引量：
1
1
作者
于明辉
石宇静
宋垚
苗金龙
张金炜
王英林
机构
哈尔滨理工大学
出处
《数字技术与应用》
2016年第8期166-166,168,共2页
文摘
为了解决大学校园文化传播的速度较慢、发布的不统一、发布较为分散等不足之处,于是想到了开发一个基于Struts2框架的大学校园文化管理系统,本系统采用MVC设计模式,通过对校园文化的收集、整理、编辑和发布,完善了上述的几个不足之处,使得学生和老师能在第一时间掌握校园动态。从实际开发及应用的角度来说,基于Struts2框架的Web开发,有效的提高了开发效率,在降低了各个部分之间耦合度的同时,实现了多人同时开发系统的不同功能,与此同时,也保证了系统的后期的维护和新功能的开发。
关键词
STRUTS2
WEBWORK
校园文化
MVC
分类号
TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
深度强化学习在无人机编队路径规划中的应用
2
作者
周从航
李建兴
石宇静
林致睿
林航航
机构
福建理工大学电子电气与物理学院
福建省工业集成自动化行业技术开发基地
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第10期27-33,共7页
基金
福建省自然科学基金(2020J01876)
福建工程学院科研启动基金(GY-Z21215,GY-Z21216)。
文摘
基于深度强化学习(DRL)对无人机编队路径规划问题进行研究。针对强化学习算法模型在编队控制问题中存在收敛速度慢、奖励稀疏等不足,将人工势场法引入深度强化学习,建立了无人机编队路径规划网络训练框架。同时,根据编队控制目标设计了编队切换奖励函数进行训练。基于AirSim和UE4仿真器,搭建了无人机强化学习编队路径规划仿真训练环境,实现在威胁区域环境中的无人机编队路径规划控制。通过对比实验验证了本文算法在编队稳定性以及碰撞率等方面相较于基线算法具有更优越的性能以及更快的收敛速度。
关键词
多无人机
深度强化学习
编队控制
路径规划
AirSim
Keywords
multiple UAVs
deep reinforcement leaming
formation control
path planning
AirSim
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于改进MAAC算法的多无人机自主路径规划
3
作者
周从航
李建兴
石宇静
林致睿
机构
福建理工大学电子电气与物理学院
福建省工业集成自动化行业技术开发基地
出处
《无线电工程》
2024年第7期1816-1823,共8页
基金
福建省自然科学基金(2020J01876)
福建工程学院科研启动基金(GY-Z21215,GY-Z21216)。
文摘
利用深度强化学习方法对威胁区域环境下多无人机(UAV)自主路径规划问题进行研究。为了解决强化学习算法中普遍存在难以收敛的问题,提出了一种改进的Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning (MAAC)算法用于多UAV的自主路径规划。通过建立多UAV势场环境模型定义强化学习的马尔科夫决策过程(Markov Modulated Process, MDP),在动态环境中规划出合理的无碰撞路径。仿真实验验证了所设计的多UAV自主路径规划控制算法的有效性,并通过对比仿真验证了该算法在收敛速度和避免碰撞方面具有更优越的性能。
关键词
无人机
多智能体深度强化学习
自主路径规划
MAAC算法
Keywords
UAV
multi-agent deep reinforcement learning
autonomous path planning
MAAC algorithm
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Struts2框架的大学校园文化管理系统的设计
于明辉
石宇静
宋垚
苗金龙
张金炜
王英林
《数字技术与应用》
2016
1
在线阅读
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职称材料
2
深度强化学习在无人机编队路径规划中的应用
周从航
李建兴
石宇静
林致睿
林航航
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进MAAC算法的多无人机自主路径规划
周从航
李建兴
石宇静
林致睿
《无线电工程》
2024
0
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职称材料
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