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基于深度Q网络的虚拟装配路径规划
被引量：
5
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作者
李妍
甄成刚
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第7期2032-2038,共7页
针对虚拟装配中自由空间相对狭窄造成的复杂环境通行性问题,提出通过跟踪和反馈的方式学习最优的动作序列决策的模糊贝叶斯-深度Q网络算法。将模糊综合评判法和贝叶斯决策算法结合起来替代深度Q网络中的ε-贪婪算法,有效进行探索与利用...
针对虚拟装配中自由空间相对狭窄造成的复杂环境通行性问题,提出通过跟踪和反馈的方式学习最优的动作序列决策的模糊贝叶斯-深度Q网络算法。将模糊综合评判法和贝叶斯决策算法结合起来替代深度Q网络中的ε-贪婪算法,有效进行探索与利用,生成最优的动作序列决策,规划待装配体的装配路径。实验结果表明,在狭窄空间中,利用模糊贝叶斯-深度Q网络算法解决虚拟装配的路径规划问题具有较好的通行性和规划效率。
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关键词
虚拟装配
路径规划
深度Q网络
探索与利用
ε-贪婪算法
模糊贝叶斯
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题名
基于深度Q网络的虚拟装配路径规划
被引量：
5
1
作者
李妍
甄成刚
机构
华北电力大学计算机系
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第7期2032-2038,共7页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金基金项目(2018MS078)
文摘
针对虚拟装配中自由空间相对狭窄造成的复杂环境通行性问题,提出通过跟踪和反馈的方式学习最优的动作序列决策的模糊贝叶斯-深度Q网络算法。将模糊综合评判法和贝叶斯决策算法结合起来替代深度Q网络中的ε-贪婪算法,有效进行探索与利用,生成最优的动作序列决策,规划待装配体的装配路径。实验结果表明,在狭窄空间中,利用模糊贝叶斯-深度Q网络算法解决虚拟装配的路径规划问题具有较好的通行性和规划效率。
关键词
虚拟装配
路径规划
深度Q网络
探索与利用
ε-贪婪算法
模糊贝叶斯
Keywords
virtual assembly
path planning
deep Q network
exploration and exploitation problems
epsilon
-
greedy algorithm
fuzzy Bayesian decision algorithm
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于深度Q网络的虚拟装配路径规划
李妍
甄成刚
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
5
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