7、自适应算法与汽车系统自愈设计

自适应算法与汽车系统自愈设计

1. 在线自适应算法在自主重启控制中的应用

在自主重启控制领域，在线自适应算法发挥着重要作用。通过强化学习，开发了一种自主重启控制方案。在开发自主系统时，面临着选择控制策略以确保接近最优解，以及选择动作选择策略来探索整个系统和动作空间的难题。

1.1 方案设计

为了解决这个问题，将传统重启模型细化为离散环境下的马尔可夫决策过程（MDP），并使用传统的Q学习和混合方法提出了两种环境参数估计算法。在动作选择方面，应用了学习理论中常用的三种策略。

1.2 实验结果

在模拟实验中，对所提出算法的有效性进行了研究。结果表明，无模型算法的性能不如基于模型的方法。特别是在总完成时间的所有情况下，无模型方法并不实用。这是因为总完成时间的最小化问题对执行重启操作的惩罚较为严重。而基于模型的方法在总完成时间的最小化方面表现良好。对于探索策略，模拟结果显示贪婪方法并不总是能提供最优的重启控制，需要像ε - 贪婪方法这样复杂的探索策略来实现自主机制。

1.3 未来展望

未来，将测试所提出的自适应在线算法在环境突然变化且遵循不同概率规律的情况下的实用性。可以使用处理时间的加权样本而不是原始样本数据，以学习软件操作的历史记录。

2. 汽车系统自愈设计

2.1 自愈的重要性

自愈技术有望提高系统的可靠性，特别是对于像汽车系统这样的安全关键系统。为了提高可靠性，自愈活动需要严格指定并与系统的其他部分适当集成。

2.2 自适应巡航控制系统（ACC）

以自适应巡航控制系统为例，它是一种