用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法 ：乔治·（Giorgio Stampa），玛塔·阿里亚斯（Marta Arias），大卫·桑切斯·查尔斯（David Sanchez-Charles），维克多·芒特斯·穆勒（Victor Muntes-Mulero），阿尔伯特·卡贝洛斯（Albert Cabellos） 在本文中，我们设计和评估了可以优化路由的深度强化学习代理。 我们的代理会自动适应当前的流量状况，并提出量身定制的配置，以尽量减少网络延迟。 实验显示非常有前途的性能。 而且，相对于传统的优化算法，该方法具有重要的操作优势。 代码和数据集。 Keras和Deep确定性策略梯度可

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工程优化中的元启发式和进化算法，元启发式算法是独立于问题的算法，一般起源于自然观测，常见有遗传算法，粒子群优化等，本书对于目前性能最好的一系列算法基本进行介绍。

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Engineering Vibration, Communication and Information Processing。Kanad Ray · S. N. Sharan，2018。

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道德体系通常被描述为区分是非和形成对正确行为的信念的原则。 伦理话题很复杂，对心理模型的描述过于冗长，哲学假设根深蒂固。 从实践经验来看，在对软件工程学生进行道德教育时，仅对道德进行解释往往无法为学生提供行为和思想的见解。 此外，似乎没有探索对计算机工程师有吸引力的道德概念演示的发展。 这在软件工程领域尤为明显，该领域侧重于软件和相关工具，例如应用于各种类型的数据和概念工件的算法、图表、文档、建模和设计。 似乎软件工程师将道德材料视为缺乏系统化和统一性的想法和概念的集合。 因此，本文探讨了伦理理论的事物系统化，它可以起到类似于建模语言（例如，UML）的作用。 在这种方法中，事物化意味着事物和机制的实现（存在、存在、存在），这些机制定义了围绕道德相关现实的某个区域的边界，将其与其他一切分开。 然后开发了由此产生的图解表示来模拟在该地区做出道德决策的过程。

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