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基于归一化优势函数的强化学习混合动力履带车辆能量管理
被引量：
4
1
作者
邹渊
张彬
+4 位作者
张旭东
赵志颖
康铁宇
郭玉枫
吴喆
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期2159-2169,共11页
基于强化学习的能量管理策略由于状态变量和控制变量的离散化,处理高维问题时存在“维数灾难”的困扰。针对此问题,提出一种基于归一化优势函数的深度强化学习能量管理算法。采用两个具有归一化优势函数的深度神经网络实现连续控制,消...
基于强化学习的能量管理策略由于状态变量和控制变量的离散化,处理高维问题时存在“维数灾难”的困扰。针对此问题,提出一种基于归一化优势函数的深度强化学习能量管理算法。采用两个具有归一化优势函数的深度神经网络实现连续控制,消除离散化。在对串联式混合动力履带车辆动力总成建模的基础上,完成深度强化学习能量管理算法的框架搭建和参数的更新过程,并将其应用于串联式混合动力履带车辆。仿真结果表明,该算法能够输出更为细化的控制量以及更小的输出波动性,与深度Q学习算法相比,对于串联式混合动力履带车辆的燃油经济性提升了3.96%.通过硬件在环仿真实验验证了强化学习能量管理算法的适应性,以及在实时控制环境下的优化效果。
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关键词
履带车辆
能量管理策略
归一化优势函数
连续控制
串联式混合动力
硬件在环仿真
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职称材料
题名
基于归一化优势函数的强化学习混合动力履带车辆能量管理
被引量：
4
1
作者
邹渊
张彬
张旭东
赵志颖
康铁宇
郭玉枫
吴喆
机构
北京理工大学机械与车辆学院
北京北方车辆集团有限公司
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期2159-2169,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51775039)。
文摘
基于强化学习的能量管理策略由于状态变量和控制变量的离散化,处理高维问题时存在“维数灾难”的困扰。针对此问题,提出一种基于归一化优势函数的深度强化学习能量管理算法。采用两个具有归一化优势函数的深度神经网络实现连续控制,消除离散化。在对串联式混合动力履带车辆动力总成建模的基础上,完成深度强化学习能量管理算法的框架搭建和参数的更新过程,并将其应用于串联式混合动力履带车辆。仿真结果表明,该算法能够输出更为细化的控制量以及更小的输出波动性,与深度Q学习算法相比,对于串联式混合动力履带车辆的燃油经济性提升了3.96%.通过硬件在环仿真实验验证了强化学习能量管理算法的适应性,以及在实时控制环境下的优化效果。
关键词
履带车辆
能量管理策略
归一化优势函数
连续控制
串联式混合动力
硬件在环仿真
Keywords
series hybrid tracked vehicle
energy management strategy
normalized advantage function
continuous control
hardware-in-the-loop simulation
分类号
TJ810.2 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于归一化优势函数的强化学习混合动力履带车辆能量管理
邹渊
张彬
张旭东
赵志颖
康铁宇
郭玉枫
吴喆
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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