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DRL: 作品数：184被引量：397H指数：10; 导出分析报告; 相关作者：冯勇李英娜王玉梁徐文杰王昕更多>>; 相关机构：北京邮电大学昆明理工大学北京工业大学杭州电子科技大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金吉林省科技发展计划基金更多>>

基于DRL的港口起重机自主运动控制方法研究: 《工业控制计算机》2025年第4期9-11,共3页陈桂利陈夕松; 在传统港口中,集装箱的转运依赖于人工操作,这限制了港口的自动化进展。因此,提出了一种基于DRL的港口起重机自主运动控制方法,旨在提升起重机转运效率和减少负载摆动。首先,在Unity3D中创建一个高度相似于真实港口的仿真场景;其次,设...; 关键词：深度强化学习起重机控制 Unity ML-Agents

基于DRL的节能自动驾驶研究综述: 《中国储运》2025年第3期53-53,共1页周江; 随着对环境可持续性关注的日益增强,自动驾驶车辆的节能驾驶技术成为一个备受研究关注的领域。深度强化学习(DRL)作为一种强大的决策优化工具,为实现自动驾驶车辆的节能目标提供了新的途径。本文综述了深度强化学习在节能自动驾驶车辆...; 关键词：自动驾驶深度强化学习节能驾驶环境可持续性 DRL 节能目标决策优化研究综述

Robustness enhancement of DRL controller for DC-DC buck converters fusing ESO: 《Journal of Control and Decision》2025年第1期101-110,共10页Tianxiao Yang Chengang Cui Chuanlin Zhang Jun Yang; supported in part by the National Natural Science Foundation of China under Grant 62233006,62173221;in part by Shanghai Rising-Star program under Grant 20QA1404000.; Recent application studies of deep reinforcement learning(DRL)in power electronic systems have successfully demonstrated its superiority over conventional model-based control design methods,stemming from its adaption ...; 关键词：Deep reinforcement learning extended state observer DC-DC buck converter robustness enhancement

复杂环境下基于DRL的列车驾驶自动控制方法研究: 《自动化与仪器仪表》2025年第3期85-89,共5页刘继成苏璐; 在现代轨道交通系统中,轨道交通的自动化控制面临着复杂环境带来的多重挑战。研究旨在通过改进深度强化学习算法来优化列车驾驶控制。以全连接前馈神经网络作为列车控制器,引入了ε-greedy策略进行指令和激活函数优化,最终提出了一种新...; 关键词：深度强化学习列车驾驶自动控制 ε-greedy策略

移动边缘计算中融合注意力机制的DRL工作流任务卸载算法: 《现代电子技术》2025年第6期45-51,共7页雷雪梅张贺同; 移动边缘计算的计算密集型任务多为工作流任务,传统方法在解决工作流任务卸载问题时很难充分考虑子任务之间的依赖关系,并且计算卸载算法性能不佳。为了解决以上问题,将工作流任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,构建...; 关键词：移动边缘计算注意力机制工作流任务任务卸载深度强化学习马尔可夫决策过程系统能耗

基于智能化控制的施工升降机效能提升策略: 《设备管理与维修》2025年第6期34-36,共3页郭亮鹏; 提出一种利用深度强化学习(DRL)的自主升降机控制策略,通过设计虚拟升降机模拟器,代理能够在其中学习最优的控制策略以最小化乘客的总运输时间。框架采用深度Q网络(DQN)算法,通过指定合适的状态空间、动作空间和奖励时间,训练智能机体...; 关键词：智能化控制施工升降机 DRL 自主升降机控制

基于体型特异性剂量估算值与管电流时间乘积预估儿童头颅CT诊断参考水平的研究: 《中国医学装备》2025年第2期26-30,共5页陆洋张见刘杰张朋边传振王颖; 江苏省妇幼保健课题(FYX201918)。; 目的:探讨基于体型特异性剂量估算值(SSDE)的儿童头颅CT诊断参考水平(DRL)以及利用管电流时间乘积预估SSDE。方法:回顾性收集2023年1月至2023年12月在南京医科大学附属儿童医院行头颅CT检查的1 259例患儿头颅CT资料,根据患儿年龄将其分...; 关键词：儿童头颅CT 管电流与时间乘积体型特异性剂量值诊断参考水平(DRL)

Deep-EERA:DRL-Based Energy-Efficient Resource Allocation in UAV-Empowered Beyond 5G Networks: 《Tsinghua Science and Technology》2025年第1期418-432,共15页Shabeer Ahmad Jinling Zhang Ali Nauman Adil Khan Khizar Abbas Babar Hayat; supported by the National Natural Science Foundation of China(No.62271063);the National Key Laboratory of Science and Technology on Vacuum Electronics,and the Director Fund of Beijing Key Laboratory of Space-ground Interconnection and Convergence.; The rise of innovative applications,like online gaming,smart healthcare,and Internet of Things(IoT)services,has increased demand for high data rates and seamless connectivity,posing challenges for Beyond 5G(B5G)networ...; 关键词：Deep Reinforcement Learning(DRL) Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) resource allocation energy efficiency 5G and beyond network

Scheduling of Low-Latency Medical Services in Healthcare Cloud with Deep Reinforcement Learning: 《Tsinghua Science and Technology》2025年第1期100-111,共12页Hongfei Du Ming Liu Nianbo Liu Deying Li Wenzhong Li Lifeng Xu; supported by the National Key Research and Development Program(No.2022YFB3104600);the Medico-Engineering Cooperation Funds from University of Electronic Science and Technology of China(Nos.ZYGX2021YGLH213 and ZYGX2022YGRH016);the Interdisciplinary Crossing and Integration of Medicine and Engineering for Talent Training Fund,West China Hospital,Sichuan University(No.HXDZ22010);the Yuxi Normal University(No.202105AG070010);the Municipal Government of Quzhou(Nos.2022D018,2022D029,2023D007,2023D033,2023D034,and 2023D035);the Quzhou Municipal Science and Technology Bureau Key Technology Research and Development Project(No.2022K50);the Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China(No.LGF22G010009).; In the current landscape of online data services,data transmission and cloud computing are often controlled separately by Internet Service Providers(ISPs)and cloud providers,resulting in significant cooperation challe...; 关键词：medical service tandem queue cloud computing Deep Reinforcement Learning(DRL) resource allocation

ACSarF:a DRL-based adaptive consortium blockchain sharding framework for supply chain finance: 《Digital Communications and Networks》2025年第1期26-34,共9页Shijing Hu Junxiong Lin Xin Du Wenbin Huang Zhihui Lu Qiang Duan Jie Wu; supported by the National Key Research and Development Program of China (2022YFC3302300);National Natural Science Foundation of China under Grant (No.61873309,No.92046024,No.92146002);Shanghai Science and Technology Project under Grant (No.22510761000)。; Blockchain technologies have been used to facilitate Web 3.0 and FinTech applications.However,conventional blockchain technologies suffer from long transaction delays and low transaction success rates in some Web 3.0 ...; 关键词：Web 3.0 Consortium blockchain Blockchain sharding Supply chain finance FinTech regulation

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