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(∈,∈∨q_((λ,μ)))-模糊子半群和(∈,∈∨q_((λ,μ)))-模糊完全正则子半群 被引量：33
1
作者 廖祖华 陈敏 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第2期242-244,共3页
文中给出了(∈,∈∨q(λ,μ))-模糊子半群,(∈,∈∨q(λ,μ))-模糊完全正则子半群和广义模糊完全正则子半群的概念及它们之间的等价刻画。当λ=0,μ=0.5时,(∈,∈∨q(0,0.5))-模糊子半群和(∈,∈∨q(0,0.5))-模糊完全正则子半群即为(∈... 文中给出了(∈,∈∨q(λ,μ))-模糊子半群,(∈,∈∨q(λ,μ))-模糊完全正则子半群和广义模糊完全正则子半群的概念及它们之间的等价刻画。当λ=0,μ=0.5时,(∈,∈∨q(0,0.5))-模糊子半群和(∈,∈∨q(0,0.5))-模糊完全正则子半群即为(∈,∈∨q)-模糊子半群和(∈,∈∨q)-模糊完全正则子半群;当λ=0,μ=1时,(∈,∈∨q(0,1))-模糊子半群和(∈,∈∨q(0,1))-模糊完全正则子半群即为Rosenfe ld意义下的模糊子半群和模糊完全正则子半群,这将通常的模糊代数与(∈,∈∨q)-模糊代数进行了统一和推广。 展开更多
关键词 半群 (∈ ∈∨q(λ μ))-模糊子半群 (∈ ∈∨q(λ μ))-模糊完全正则子半群 广义模糊子半群 广义模糊完全正则子半群
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基于多步回溯Q(λ)学习算法的多目标最优潮流计算 被引量：7
2
作者 余涛 胡细兵 刘靖 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期139-145,共7页
为了克服传统的最优化算法面对复杂、非线性描述的多目标最优潮流时无法满足电力系统实时调度运行的这一缺点,提出了一种基于半马尔可夫决策过程的多步Q(λ)学习算法,该算法不依赖于对象模型,将最优潮流问题中的约束、动作和目标转换成... 为了克服传统的最优化算法面对复杂、非线性描述的多目标最优潮流时无法满足电力系统实时调度运行的这一缺点,提出了一种基于半马尔可夫决策过程的多步Q(λ)学习算法,该算法不依赖于对象模型,将最优潮流问题中的约束、动作和目标转换成算法中的状态、动作与奖励,通过不断的试错、回溯、迭代来动态寻找最优的动作.将该算法在多个IEEE标准算例中与其他算法进行比较,取得了良好的效果,验证了多步Q(λ)学习算法在处理多目标最优潮流问题时的可行性和有效性. 展开更多
关键词 电力系统 最优潮流 q(λ)学习算法 多目标优化 强化学习
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一般投影线性群PGL(2,q)和4-(q+1,5,λ)设计 被引量：2
3
作者 刘伟俊 姚蹈 陈静 《数学理论与应用》 2010年第1期123-128,共6页
本文主要考虑了一般投影线性群PGL(2,q)区传递作用下的4-(q+1,5,λ)设计的存在性问题。经讨论知λ的可能值是4。
关键词 4-(q+1 5 λ)设计 区传递 PGL(2 q)
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4-λLDAs侧面脉冲泵浦Nd:YAG激光器
4
作者 张良 李岩 +2 位作者 杨拓 徐英添 许鑫 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2024年第6期62-67,共6页
设计了一款多波长激光二极管阵列(Laser diode array,LDA)侧面脉冲泵浦Nd:YAG晶体的电光调Q激光器。泵浦源采用峰值功率4000 W的4-λ激光二极管阵列,增益介质为φ5 mm×50 mm Nd:YAG晶体,并用磷酸二氘钾晶体进行电光调Q实验。激光... 设计了一款多波长激光二极管阵列(Laser diode array,LDA)侧面脉冲泵浦Nd:YAG晶体的电光调Q激光器。泵浦源采用峰值功率4000 W的4-λ激光二极管阵列,增益介质为φ5 mm×50 mm Nd:YAG晶体,并用磷酸二氘钾晶体进行电光调Q实验。激光器在工作温度30℃,重复频率30 Hz下,得到最大输出能量176 mJ、脉宽4.8 ns的1064 nm脉冲激光输出,光光转化效率达到15.1%,光束质量M_(x)^(2)=3.1,M_(y)^(2)=3.2。对控温和无温控时激光器输出做了稳定性测试,二者的平均能量均为144 mJ,最低输出能量121 mJ。 展开更多
关键词 全固体激光器 4-λ 电光调q
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基于JADE多智能体动态博弈的自动发电控制仿真平台研究 被引量：8
5
作者 席磊 张孝顺 +2 位作者 程乐峰 余涛 唐捷 《新型工业化》 2014年第11期5-18,共14页
为了解决新能源接入所带来的强随机环境下AGC协调控制问题,研发了一种基于JADE多智能体动态博弈的自动发电控制仿真平台。该平台由详细全过程动态负荷频率响应模型、实时数据传输模块和控制算法模块三部分组成。首先详细分析了JADE平台... 为了解决新能源接入所带来的强随机环境下AGC协调控制问题,研发了一种基于JADE多智能体动态博弈的自动发电控制仿真平台。该平台由详细全过程动态负荷频率响应模型、实时数据传输模块和控制算法模块三部分组成。首先详细分析了JADE平台智能体的通信、行为和动作的作用机理。然后详细分析了固定增益的PI控制算法、单智能体的Q(λ)算法、分散式相关均衡Q(λ)(DCEQ(λ))算法。控制算法模块可嵌入不同的控制算法并能评估其控制性能,将以上三种算法分别嵌入控制算法模块,对三种算法下的控制性能指标进行对比分析,通过对南方电网四省实时频率偏差模型进行仿真证实,当电网某区域控制误差(ACE)不能完全消除时,分别嵌入了以上三种算法的平台均能实现AGC的区域协调控制。验证了该平台具有可扩展性、有效性、高效性和稳定性。 展开更多
关键词 AGC JADE 多智能体 PI q(λ) DCEq(λ)
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基于矢量量化的强化学习及其在机器人行为学习中的应用 被引量：1
6
作者 段勇 伊婧 +1 位作者 张永赫 徐心和 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期179-184,共6页
针对强化学习（RL）中状态空间过大所引起的学习时间过长或算法难于收敛等问题，提出了一种基于矢量量化（VQ）技术的表格型强化学习方法——VQRL方法，该方法用矢量量化器的码书矢量来逼近强化学习的状态空间，从而有效地解决了强化学... 针对强化学习（RL）中状态空间过大所引起的学习时间过长或算法难于收敛等问题，提出了一种基于矢量量化（VQ）技术的表格型强化学习方法——VQRL方法，该方法用矢量量化器的码书矢量来逼近强化学习的状态空间，从而有效地解决了强化学习的状态空间分割问题，并提高了学习的收敛速度。同时根据等失真理论将一种失真敏感自组织特征映射（SOFM）神经网络用于矢量量化，以达到更好的强化学习状态空间泛化性能。将此方法应用于反应式移动机器人的行为学习的实验验证了此方法的有效性，实验表明，此方法能够较好地解决复杂未知环境的机器人导航问题。 展开更多
关键词 强化学习(RL) 矢量量化(Vq) 码书 q(λ)学习 自组织特征映射
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随机环境干扰下非线性时间序列的非常返性分析
7
作者 朱恩文 俞政 《华东交通大学学报》 2003年第4期121-123,共3页
非线性时间序列的一个典型模型为 :Xn + 1 =T(Xn) +en + 1 .本文在此基础上引入随机干扰 ,建立RENLAR时序模型 :Xn + 1=T(Xn) +en + 1 (Zn + 1 ) .利用一般状态空间的Markov链理论 ,建立该模型为非常返的充分条件 .
关键词 随机环境 非常返性 充分条件 非线性时间序列 MARKOV链 状态空间 一般 随机干扰 模型
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(■,■∨■_((λ,μ)))-模糊子坡
8
作者 陈柳红 廖祖华 +3 位作者 童娟 路腾 李雍 赵衍才 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期59-72,共14页
坡代数在自动机理论、逻辑二元关系、疾病诊断、马可尔夫链等领域有重要作用.本文首先给出了(■,■∨■_((λ,μ)))-模糊子坡的概念,并研究了它的等价刻画,得到了(■,■∨■_((λ,μ)))-模糊子坡的并仍是(■,■∨■_((λ,μ)))-模糊子坡... 坡代数在自动机理论、逻辑二元关系、疾病诊断、马可尔夫链等领域有重要作用.本文首先给出了(■,■∨■_((λ,μ)))-模糊子坡的概念,并研究了它的等价刻画,得到了(■,■∨■_((λ,μ)))-模糊子坡的并仍是(■,■∨■_((λ,μ)))-模糊子坡.其次,利用反扩张原理获得了(■,■∨■_((λ,μ)))-模糊子坡同态像与原像的性质.再次,通过引入模糊集的反直积的概念,给出了(■,■∨■_((λ,μ)))-模糊子坡在反直积运算下封闭的结论.最后,引入诺特子坡、阿丁子坡的新概念,并讨论了诺特子坡及阿丁子坡与(■,■∨■_((λ,μ)))-模糊子坡的关系. 展开更多
关键词 (∈ ∈∨q( ))-模糊子坡 广义反模糊子坡 链式条件 反直积 同态像 同态原像
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强化学习算法在高速铁路运营调度中的应用 被引量：1
9
作者 吴越 袁志明 +3 位作者 代学武 崔东亮 程丽娟 岳鹏 《铁路计算机应用》 2022年第7期92-98,共7页
随着我国高速铁路(简称:高铁)通达范围和行车密度的不断提高,运行计划调整日趋复杂,利用计算机和人工智能等技术手段辅助调度员制定阶段调整计划是高铁智能调度的发展趋势。高铁运行计划调整问题是一个多阶段决策问题,具有决策链长、规... 随着我国高速铁路(简称:高铁)通达范围和行车密度的不断提高,运行计划调整日趋复杂,利用计算机和人工智能等技术手段辅助调度员制定阶段调整计划是高铁智能调度的发展趋势。高铁运行计划调整问题是一个多阶段决策问题,具有决策链长、规模大、约束多等特点,导致传统的强化学习方法Q学习算法的学习效率低、收敛缓慢。文章提出一种基于Q(λ)学习的高铁运行计划智能调整算法,采用累积式资格迹设计多步奖励更新机制,有效解决稀疏奖励下收敛慢的问题,目标函数设计中充分考虑了股道运用计划,更适合反应行车密度增大时到发线的使用情况。仿真实验表明,Q(λ)学习算法在学习效率、收敛速度和收敛结果上均优于传统的Q学习算法。 展开更多
关键词 高速铁路 调度算法 股道运用计划 资格迹 q(λ)学习
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基于MDP自适应决策的库存控制
10
作者 刘虹 《河北建筑科技学院学报》 2006年第3期109-112,共4页
MDP自适应决策是求解信息不完全马尔可夫决策问题的方法。本文采用一种强化学习算法—在线Q(λ)算法来进行MDP自适应决策,并用神经网络实现该算法来有效地求解了一类典型的有连续状态和决策空间的库存控制问题。仿真表明,该算法所求解... MDP自适应决策是求解信息不完全马尔可夫决策问题的方法。本文采用一种强化学习算法—在线Q(λ)算法来进行MDP自适应决策,并用神经网络实现该算法来有效地求解了一类典型的有连续状态和决策空间的库存控制问题。仿真表明,该算法所求解的控制策略与用值迭代法在模型已知的情况下,所求得的最优策略非常逼近,且该算法使得策略的收敛速度大大地加快了。 展开更多
关键词 MDP自适应决策 在线q(λ)算法 库存控制 连续状态和决策空间 神经网络
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