基于深度强化学习算法的自主式水下航行器深度控制

上传者: 38585666 | 上传时间: 2021-09-22 14:40:09 | 文件大小: 1.62MB | 文件类型: PDF
研究了基于深度强化学习算法的自主式水下航行器(AUV)深度控制问题。区别于传统的控制算法,深度强化学习方法让航行器自主学习控制律,避免人工建立精确模型和设计控制律。采用深度确定性策略梯度方法设计了actor与critic两种神经网络。actor神经网络给出控制策略,critic神经网络用于评估该策略,AUV的深度控制可以通过训练这两个神经网络实现。在OpenAI Gym平台上仿真验证了算法的有效性。

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明