基于深度确定性策略梯度的能量管理策略

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布
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#算法 #机器学习 #人工智能 #深度学习

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基于深度确定性策略梯度的能量管理策略是一种用于自动机学习的方法，它使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法来学习能量管理策略。这种方法通过在模拟环境中训练深度神经网络来学习如何最优化能量使用，以达到预定目标。

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强化学习经典算法笔记(十三)：深度确定性策略梯度算法DDPG的pytorch实现
hhy_csdn的博客
07-01 3285
强化学习经典算法笔记(十三)：深度确定性策略梯度算法DDPG的pytorch实现 一、DDPG算法的要点 DDPG适用于连续动作空间的控制任务 DDPG解决了DQN难以对连续动作估计Q值的问题 确定性策略是指：在某个状态sts_tst​所采取的动作是确定的。由此带来了Bellman方程的改变。由 Qπ(st,at)=Est+1∼E,at∼π[r(st,at)+γEπ[Qπ(st+1,at+1)]] Q^{\pi}(s_t,a_t)=E_{s_{t+1}\sim E,a_t \sim \pi}[r(s_t,
第十四章 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient Algorithms，DDPG）-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）
松间沙路的博客
04-18 4819
近年来，将深度学习与强化学习相结合的方法取得了显著的进展，“深度Q网络”(Deep Q Network， DQN)算法能够在许多雅达利(Atari)视频游戏中使用未经处理的像素作为输入，就达到人类水平的性能，其中使用深度神经网络函数逼近器来估计动作值函数。   然而，DQN在解决高维观察空间...
基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略 ，混动汽车能量管理模型，混合动力汽车能量管理 1.利用DQN
GgThQuSWWYvl的博客
03-08 787
随着能源危机和环境污染问题的日益严重，混合动力汽车因其高效、环保的特性，逐渐成为汽车工业发展的重点方向。本文将探讨基于深度强化学习算法的混合动力汽车能量管理策略，特别是利用DQN（深度Q网络）算法来控制电池和发动机发电机组的功率分配。通过定义合适的状态量、控制量和奖励函数，利用DQN、DDPG或TD3等深度强化学习算法，可以实现对混合动力汽车能量管理的优化，提高其能源利用效率，降低油耗和排放。基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略 ，混动汽车能量管理模型，混合动力汽车能量管理。
能量控制问题代码matlab-d2c_mujoco200:mujoco200的d2c实现
05-22
能量控制问题代码matlab d2c_mujoco200 MuJoCo 200 Windows x64版本上的d2c实现 D2C代表基于数据的解耦控制。 它是一种无模型的最优控制算法，旨在解决随机离散系统的有限水平控制问题。 该算法分为三个步骤： 使用一阶梯度下降法进行开环训练 使用最小二乘法沿名义轨迹进行系统识别 每个离散步骤的LQR反馈增益计算 上述每个步骤的代码在一个单独的文件中。 与强化学习相比，D2C算法在以下方面具有优势（与DDPG相比） 训练效率 重现性 D2C在鲁棒性方面也可与DDPG媲美。 与基于模型的方法（与解析形状控制相比）相比，D2C算法在以下方面具有优势 坚固性 能源效率 无模型 D2C算法的详细信息可以在中找到。 档案结构 张力 bin：可执行文件的输出目录。 .lib和.dll文件也在这里。 数据：示例的工作空间。 模型，训练参数和结果将保存在此处。 另外，要在本地文件夹中运行程序，MuJoCo密钥文件，.dll和.lib文件应与可执行文件放在同一文件夹中。 例如，在文件夹data \ Dbar \中。 cost0.txt：线程0训练期间的“标称”成本值。
【用于无人机控制的深度强化学习】使用深度确定性策略梯度通过连续状态空间中的过渡来控制倾转旋翼无人机（Matlab代码实现）
qq_58146006的博客
05-16 840
优势：DDPG通过端到端学习连续控制策略，避免了传统方法对精确模型的依赖，在非线性、高维状态空间中表现优异。其在倾转旋翼无人机中的应用已覆盖姿态控制、路径规划与多模态过渡等场景。挑战训练效率：复杂动力学下的样本需求量大，可结合优先级经验回放（PER）加速收敛。鲁棒性提升：引入TD3（双延迟DDPG）抑制Q值高估，或结合模型预测控制（MPC）增强抗干扰能力。硬件部署：需优化算法实时性，适配嵌入式飞控系统算力限制。未来方向多智能体协同：扩展至MADDPG框架，解决多无人机编队控制问题。数字孪生训练。
【论文解析】D3PG in MEC 移动边缘计算中具有约束混合动作空间的任务划分和卸载的狄利克雷深度确定性策略梯度算法
Ee总是学不会的博客
12-01 1210
联合优化N个物联网设备、M个边缘服务器的动态环境下的任务卸载和资源分配；将问题表述为具有约束混合动作空间的马尔可夫决策过程；建立在DDPG上的D3PG；解决多目标优化问题，最大限度处理到期前任务，最大限度降低能耗和延迟；可有效处理约束分布-连续混合动作空间；联合优化了任务划分、任务卸载和计算频率控制；针对多个联合优化问题，提出了一个可配置的优化目标，以端到端方式优化多个目标，不需要像现有方法那样进一步优化。
DDPG算法（深度确定性策略梯度）实现无人机三维空间避障导航
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03-09 2563
在自主机器人和无人机系统中，避障是一个基础且关键的任务。尤其在复杂的三维环境中，无人机需要实时感知周围环境并做出决策，以安全高效地到达目标位置。本文将详细介绍如何使用深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）算法来训练无人机在三维空间中自主避障导航。DDPG是一种结合了DQN和策略梯度的强化学习算法，特别适合于具有连续状态和动作空间的控制问题。通过整合基于值函数和基于策略的学习方法，DDPG能够有效处理高维连续动作空间，这正是无人机控制所需的。DD
无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（6）——代码实现
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无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（6）——代码实现 参考连接： [1] Wang Y , Fang W , Ding Y , et al. Computation offloading optimization for UAV-assisted mobile edge computing: a deep deterministic policy gradient approach[J]. Wireless Networks, 2021:1-16.doi：https://do
无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（4）——DDPG-based算法
qq_37402392的博客
01-18 3158
无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（4）——DDPG-based算法 参考文献： [1] Wang Y , Fang W , Ding Y , et al. Computation offloading optimization for UAV-assisted mobile edge computing: a deep deterministic policy gradient approach[J]. Wireless Networks, 2021:1-16.doi：ht
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基于无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化深度确定性策略梯度方法python实现源码.zip
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本文将详细解析基于无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化深度确定性策略梯度方法的Python实现源码。这一技术是计算机科学领域的热门研究方向，特别是在物联网（IoT）、云计算和无线通信等融合领域有着广泛的应用。...
基于深度强化学习的光伏系统 MPPT 控制技术 太阳能电池引入新材料以提高能量转效率外，最大功率点跟踪（MPPT) 算法，以确保光伏系统在最大功率点时有效运行 本模型搭建了DQN和深度确定性策略梯度
03-18
本模型搭建了DQN和深度确定性策略梯度（DDPG）的MPPT 控制器，提高光伏能量转系统的高效和稳健性。 在 MATLAB Simulink 搭建两种基于DRL的光伏系统高效鲁棒 MPPT 控制器，包括 DQN 和 DDPG。 本模型有详细说明文档...
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一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
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注意到：灯泡状态周期是6。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 286
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题
2301_79248256的博客
11-29 1589
本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 551
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
红包分配算法的严格数学理论与完整实现
12-03 513
红包分配问题可以严格定义为： 定义 1.1（红包分配问题）: 给定总金额 M>0M > 0M>0 和参与人数 n∈N+n \in \mathbb{N}^+n∈N+，分配函数 f:{1,2,...,n}→R+f: \{1, 2, ..., n\} \rightarrow \mathbb{R}^+f:{1,2,...,n}→R+ 需要满足：设 Ω\OmegaΩ 为样本空间，F\mathcal{F}F 为事件域，PPP 为概率测度： 1.2.2 随机变量性质 定义随机变量 XiX_iXi​ 表示第 iii 个人获
简单多源BFS问题
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