AI-奥林匹克·相扑比赛基于规则的智能体和基于强化学习的智能体解决方案,该方案训练出的智能体能进入对战排行榜前十。基于代码实现的规则,能进入排行榜前三。 1 手动提取特征(manual feature extraction) 2 重新封装环境 3 训练表现
2022-10-16 22:08:12 7.81MB 强化学习 AI-奥林匹克 相扑比赛 PPO
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设计了一种在室内可见光MIMO通信系统(MIMO-VLC)中使用具有两个不同视场角(FOV)的光电二极管(PD)的角度分集光接收机(2FOV-ADR),其兼具两个不同视场角的接收机(2-FOV)和传统角度分集接收机(ADR)的优点,实现了更优的接收性能。对将LED灯用作数据发射器的典型室内可见光通信场景进行仿真,结果表明,2FOV-ADR均衡器输出端的最小信噪比(minSNR)要高于2-FOV接收机和传统ADR,实现了室内97%的位置的minSNR在45 dB以上,相比于前两种接收机,这一比例分别提高了96%和32%。最后,对使用非对称限幅光正交频分复用(ACO-OFDM)作为调制方案的系统,计算总误码率(BER),给出了迫零和最小均方误差均衡器的结果。结果表明,对于所考虑的室内位置,2FOV-ADR都具有最低的误码率。
2022-10-14 13:40:49 11.97MB 光通信 角度分集 视场角 最小信噪
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3、分层序列法: 1.基本步骤:把(VP)中的p个目标 按其重 要程度排序。依次求单目标规划的最优解。 2. 过程:无妨设其次序为 先求解 得最优值 ,记 再解 得最优值 , 依次进行,直到 得最优值 则 是在分层序列意义下的最优解集合。
2022-10-14 12:51:09 798KB 多目标规划模型
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