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用于时敏目标打击链快速构建的智能方法
被引量：
4
1
作者
陆嘉波
程培星
+4 位作者
黄羿
姚进强
杨雪梦
马新强
刘勇
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期346-357,共12页
为提高战斗中时敏打击链的构建效率,优化资源分配,实现一种快速构建时敏打击链的智能方法,提出将模拟退火算法与遗传算法运用于快速构建时敏打击链。仿真实验表明,可以在短时间内完成时敏目标打击优先级排序、传感器平台-目标配对和武...
为提高战斗中时敏打击链的构建效率,优化资源分配,实现一种快速构建时敏打击链的智能方法,提出将模拟退火算法与遗传算法运用于快速构建时敏打击链。仿真实验表明,可以在短时间内完成时敏目标打击优先级排序、传感器平台-目标配对和武器平台-目标配对,并在目标的时间窗口内摧毁目标。优化了传感器和武器的使用,弥补了构建时敏打击链的局限性,提高了对时敏目标的打击能力,对打击敌人和提高部队作战效能具有重大的军事效益。
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关键词
时敏目标
模拟退火算法
遗传算法
时间窗口
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职称材料
基于Spark的分布式机器人强化学习训练框架
被引量：
2
2
作者
方伟
黄增强
+2 位作者
徐建斌
黄羿
马新强
《图学学报》
CSCD
北大核心
2019年第5期852-857,共6页
强化学习能够通过自主学习的方式对机器人难以利用控制方法实现的各种任务进行训练完成,有效避免了系统设计人员对系统建模或制定规则。然而,强化学习在机器人开发应用领域中训练成本高昂,需要花费大量时间成本、硬件成本实现学习训练,...
强化学习能够通过自主学习的方式对机器人难以利用控制方法实现的各种任务进行训练完成,有效避免了系统设计人员对系统建模或制定规则。然而,强化学习在机器人开发应用领域中训练成本高昂,需要花费大量时间成本、硬件成本实现学习训练,虽然基于仿真可以一定程度减少硬件成本,但对类似Gazebo这样的复杂机器人训练平台,仿真过程工作效率低,数据采样耗时长。为了有效解决这些问题,针对机器人仿真过程的平台易用性、兼容性等方面进行优化,提出一种基于Spark的分布式强化学习框架,为强化学习的训练与机器人仿真采样提供分布式支持,具有高兼容性、健壮性的特性。通过实验数据分析对比,表明本系统框架不仅可有效提高机器人的强化学习模型训练速度,缩短训练时间花费,且有助于节约硬件成本。
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关键词
机器人
强化学习
SPARK
分布式
数据管道
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职称材料
题名
用于时敏目标打击链快速构建的智能方法
被引量：
4
1
作者
陆嘉波
程培星
黄羿
姚进强
杨雪梦
马新强
刘勇
机构
中国船舶重工集团公司第七一六
研究所
浙江大学
智能
系统与控制
研究所
重庆文理学院大数据智能计算与可视化研究所
浙江省交通集团检测科技有限公司
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期346-357,共12页
基金
浙江大学工业控制技术国家重点实验室开放课题(ICT170330,ICT1800413,ICT1900358)
浙江省重点研发计划(2019C01004)
+2 种基金
重庆市发改委重大产业技术研发项目(2018148208)
重庆英才创新创业示范团队(CQYC201903167)
广东省重点研发计划(2019B010120001)。
文摘
为提高战斗中时敏打击链的构建效率,优化资源分配,实现一种快速构建时敏打击链的智能方法,提出将模拟退火算法与遗传算法运用于快速构建时敏打击链。仿真实验表明,可以在短时间内完成时敏目标打击优先级排序、传感器平台-目标配对和武器平台-目标配对,并在目标的时间窗口内摧毁目标。优化了传感器和武器的使用,弥补了构建时敏打击链的局限性,提高了对时敏目标的打击能力,对打击敌人和提高部队作战效能具有重大的军事效益。
关键词
时敏目标
模拟退火算法
遗传算法
时间窗口
Keywords
time sensitive target
simulated annealing algorithm
genetic algorithm
time window
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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职称材料
题名
基于Spark的分布式机器人强化学习训练框架
被引量：
2
2
作者
方伟
黄增强
徐建斌
黄羿
马新强
机构
浙江大学
智能
系统与控制
研究所
淮北职业技术
学院
计算
机科学技术系
杭州电子科技大学
计算
机
学院
国家电网浙江省电力有限公司物资分公司
重庆文理学院大数据智能计算与可视化研究所
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2019年第5期852-857,共6页
基金
浙江大学工业控制技术国家重点实验室开放课题项目(ICT1800413)
重庆市发改委重大产业技术研发项目(2018148208)
+3 种基金
重庆市教委科技项目(KJ1601129)
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0713)
安徽高校优秀青年骨干人才国内访问研修项目(gxgnfx2018108)
广东省重点领域研发计划项目(2019B010120001)
文摘
强化学习能够通过自主学习的方式对机器人难以利用控制方法实现的各种任务进行训练完成,有效避免了系统设计人员对系统建模或制定规则。然而,强化学习在机器人开发应用领域中训练成本高昂,需要花费大量时间成本、硬件成本实现学习训练,虽然基于仿真可以一定程度减少硬件成本,但对类似Gazebo这样的复杂机器人训练平台,仿真过程工作效率低,数据采样耗时长。为了有效解决这些问题,针对机器人仿真过程的平台易用性、兼容性等方面进行优化,提出一种基于Spark的分布式强化学习框架,为强化学习的训练与机器人仿真采样提供分布式支持,具有高兼容性、健壮性的特性。通过实验数据分析对比,表明本系统框架不仅可有效提高机器人的强化学习模型训练速度,缩短训练时间花费,且有助于节约硬件成本。
关键词
机器人
强化学习
SPARK
分布式
数据管道
Keywords
robot
reinforcement learning
Spark
distribute
data pipeline
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于时敏目标打击链快速构建的智能方法
陆嘉波
程培星
黄羿
姚进强
杨雪梦
马新强
刘勇
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Spark的分布式机器人强化学习训练框架
方伟
黄增强
徐建斌
黄羿
马新强
《图学学报》
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
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职称材料
已选择
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