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基于值学习与策略梯度的深度强化学习在核工程领域的适配性分析
1
作者
谭思超
刘震
+5 位作者
刘永超
李桐
梁彪
王博
李江宽
田瑞峰
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第S02期382-392,共11页
深度强化学习能够实现端到端处理,将高维度的原始输入数据直接转化为输出动作。深度强化学习按照间接和直接的策略优化方式,主要可分为基于值学习和基于策略梯度的两类方法。二者因原理不同,在解决问题的能力和适用场景上存在差异。核...
深度强化学习能够实现端到端处理,将高维度的原始输入数据直接转化为输出动作。深度强化学习按照间接和直接的策略优化方式,主要可分为基于值学习和基于策略梯度的两类方法。二者因原理不同,在解决问题的能力和适用场景上存在差异。核领域中的决策问题状态参数维度高,同时决策参数与状态参数之间存在强非线性关系,是深度强化学习的潜在应用场景。本文从强化学习的基本原理出发,归纳了基于值学习和基于策略梯度的强化学习方法的机理差异,并结合目前研究现状对两类方法在核工程领域可能的应用场景进行了深入分析。最后,总结了深度强化学习在后续应用中所面临的挑战及应用趋势。
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关键词
人工智能
深度强化学习
值函数
策略梯度
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职称材料
核能领域智能设计优化的需求与应用分析
2
作者
谭思超
程家豪
+2 位作者
李桐
李江宽
田瑞峰
《原子能科学技术》
北大核心
2025年第7期1373-1385,I0002,共14页
人工智能技术已在多个工业领域的设计优化中得到广泛应用,作为核能产业链的源头关键环节,智能化的设计优化正成为人工智能与核能技术深度融合的重要节点,然而核能系统设计优化长期受限于安全约束刚性、多物理场强耦合及专家经验依赖等瓶...
人工智能技术已在多个工业领域的设计优化中得到广泛应用,作为核能产业链的源头关键环节,智能化的设计优化正成为人工智能与核能技术深度融合的重要节点,然而核能系统设计优化长期受限于安全约束刚性、多物理场强耦合及专家经验依赖等瓶颈,核能领域的智能设计较核工业界期望的智能化图景仍有一定距离。本文结合核能领域的设计优化需求与智能优化原理,从物理组成优化与功能流程优化两方面归纳总结了设计优化的研究与应用现状,通过参考和对比其他前沿行业在智能设计方面的先进研究案例,梳理当前核能领域设计优化方面的核心技术障碍,总结出针对核能特性的牵引技术与突破路径,为破解核能领域智能设计应用进程缓慢的困境提供理论指引与参考。
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关键词
人工智能
核能工程设计
启发式算法
强化学习
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职称材料
题名
基于值学习与策略梯度的深度强化学习在核工程领域的适配性分析
1
作者
谭思超
刘震
刘永超
李桐
梁彪
王博
李江宽
田瑞峰
机构
哈尔滨工程大学船舶热能动力全国重点实验室
哈尔滨工程大学
黑龙江省核
动力
装置性能与设备
重点
实验室
哈尔滨工程大学
核安全与先进核能技术工信部
重点
实验室
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第S02期382-392,共11页
文摘
深度强化学习能够实现端到端处理,将高维度的原始输入数据直接转化为输出动作。深度强化学习按照间接和直接的策略优化方式,主要可分为基于值学习和基于策略梯度的两类方法。二者因原理不同,在解决问题的能力和适用场景上存在差异。核领域中的决策问题状态参数维度高,同时决策参数与状态参数之间存在强非线性关系,是深度强化学习的潜在应用场景。本文从强化学习的基本原理出发,归纳了基于值学习和基于策略梯度的强化学习方法的机理差异,并结合目前研究现状对两类方法在核工程领域可能的应用场景进行了深入分析。最后,总结了深度强化学习在后续应用中所面临的挑战及应用趋势。
关键词
人工智能
深度强化学习
值函数
策略梯度
Keywords
artificial intelligence
deep reinforcement learning
value function
policy gradient
分类号
TL362 [核科学技术—核技术及应用]
TM623 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
核能领域智能设计优化的需求与应用分析
2
作者
谭思超
程家豪
李桐
李江宽
田瑞峰
机构
哈尔滨工程大学船舶热能动力全国重点实验室
哈尔滨工程大学
核科学与技术学院
出处
《原子能科学技术》
北大核心
2025年第7期1373-1385,I0002,共14页
基金
国家自然科学基金(12405200)。
文摘
人工智能技术已在多个工业领域的设计优化中得到广泛应用,作为核能产业链的源头关键环节,智能化的设计优化正成为人工智能与核能技术深度融合的重要节点,然而核能系统设计优化长期受限于安全约束刚性、多物理场强耦合及专家经验依赖等瓶颈,核能领域的智能设计较核工业界期望的智能化图景仍有一定距离。本文结合核能领域的设计优化需求与智能优化原理,从物理组成优化与功能流程优化两方面归纳总结了设计优化的研究与应用现状,通过参考和对比其他前沿行业在智能设计方面的先进研究案例,梳理当前核能领域设计优化方面的核心技术障碍,总结出针对核能特性的牵引技术与突破路径,为破解核能领域智能设计应用进程缓慢的困境提供理论指引与参考。
关键词
人工智能
核能工程设计
启发式算法
强化学习
Keywords
artificial intelligence
nuclear energy engineering design
heuristic algorithm
reinforcement learning
分类号
TL3 [核科学技术—核技术及应用]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于值学习与策略梯度的深度强化学习在核工程领域的适配性分析
谭思超
刘震
刘永超
李桐
梁彪
王博
李江宽
田瑞峰
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
核能领域智能设计优化的需求与应用分析
谭思超
程家豪
李桐
李江宽
田瑞峰
《原子能科学技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
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