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基于
深度强化学习
的拟人化自动驾驶行为决策研究
(1)针对自动驾驶拟人化决策需要识别驾驶风格的需求, 基于客观驾驶数据和主观问卷分析了驾驶风格,提出了 种驾驶风格分类模型。 (2)针对驾驶员对驾驶安全性、舒适性和行车效率的需求, 分别基千深度Q网络(Deep Q Network, DQN)和优势演员评论家(Advantage Actor Criti c, A2C)两种
深度强化学习
算法建立了决策模型。 (3)针对当前自动驾驶决策不够拟人化的问题,基千表现更好的DQN决策模型提出了一种结合驾驶风格的拟人化决策模型。
2024-03-11 19:38:09
35.43MB
自动驾驶
深度强化学习
行为决策
毕业设计
1
精品--基于
深度强化学习
的部分计算任务卸载延迟优化.zip
精品--基于
深度强化学习
的部分计算任务卸载延迟优化
2024-02-05 23:31:06
4KB
1
TensorFlow2.0
深度强化学习
指南
本文来自于网络,本文主要介绍了如何用
深度强化学习
来展示TensorFlow2.0的强大特性,希望对您的学习有所帮助。在本教程中,我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家,A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境,通过
深度强化学习
(DRL)展示即将推出的TensorFlow2.0特性。虽然我们的目标是展示TensorFlow2.0,但我将尽最大努力让DRL的讲解更加平易近人,包括对该领域的简要概述。事实上,由于2.0版本的焦点是让开发人员的生活变得更轻松,所以我认为现在是使用TensorFlow进入DRL的好时机,本文用到的例子的源代码不到150行!代码可以
2023-11-26 20:25:51
396KB
1
基于pytorch编写的利用
深度强化学习
解决任务卸载和边缘计算问题
改代码对应的文章:Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Task Offloading in Group Distributed Manufacturing Systems(资源里包含PDF文章) 含有可运行的pytorch代码,调试多次,实测可运行 包括大规模数据集用来仿真实验 算法:多智能体
深度强化学习
Actor-Critic
2023-10-20 09:49:48
899.23MB
pytorch
pytorch
边缘计算
1
《21个项目玩转深度学习-基于tensorflow的实战详解》项目20源码
《21个项目玩转深度学习-基于tensorflow的实战详解》项目20源码,
深度强化学习
:Deep Q learning
2023-05-06 10:37:23
564KB
深度学习
tensorflow
深度强化学习
Deep
1
Dynamic Spectrum Access_spectrumsharing_共享_
深度强化学习
_DRL_频谱共享_
用
深度强化学习
的方法实现频谱共享。频谱资源是一种有限资源。在自适应的实现频谱共享方面,DRL与频谱共享结合是一个十分有潜力的方向。
2023-04-19 09:21:27
942KB
spectrumsharing
共享
深度强化学习
DRL
1
MiVeCC_with_DRL:这是一种多路口车辆合作控制(MiVeCC)方案,可实现3 * 3无信号交叉口中车辆之间的协作。 我们提出了一种结合启发式规则和两阶段
深度强化学习
的算法。 启发式规则使车辆通过交叉路口而不会发生碰撞。 基于启发式规则,DDPG用于优化车辆的协同控制并提高交通效率。 仿真结果表明,与现有方法相比,所提算法在不发生碰撞的情况下可将多个路口的出行效率提高4.59倍
MiVeCC_with_DRL 这是一种多路口车辆合作控制(MiVeCC)方案,可实现3 * 3无信号交叉口中车辆之间的协作。 我们提出了一种结合启发式规则和两阶段
深度强化学习
的算法。 启发式规则使车辆通过交叉路口而不会发生碰撞。 基于启发式规则,DDPG用于优化车辆的协同控制并提高交通效率。 仿真结果表明,与现有方法相比,所提算法在不发生碰撞的情况下可将多个路口的出行效率提高4.59倍。 一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制| 先决条件 Linux 或 macOS Python 3 MATLAB 2017b CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN Python模块 numpy==1.16.2 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 opencv-python==4.2.0.32 张量流==1.12.0 matplotlib=
2023-04-08 09:27:17
15.22MB
Python
1
这三个博弈论新趋势,正深刻影响
深度强化学习
.md
目前,大多数 DRL 模型事实上还停留在传统的博弈论层面,例如**纳什均衡或零和游戏**等。但随着DRL的发展,传统博弈论方法已经逐渐呈现出不足之处,而同时则有一些新的博弈论方法被纳入到人工智能的程序当中。雷锋网公众号介绍三种深刻影响 DRL 的「新」博弈论方法:平均场博弈(Mean Field Games,MFG);随机博弈(Stochastic games);进化博弈(Evolutionary Games,EGT)。本文是对公众号介绍文章的消化再整理:标注按字者,加注标签;关键地方,有粗体和下划线。适合快速而较系统的了解博弈发展状况的读者。
2023-04-08 01:04:46
11KB
深度强化学习DRL
博弈论
1
DRLND-project-2:Udacity的
深度强化学习
纳米学位项目2的实施
DRLND-project-2 该存储库包含项目2的实现。 项目详情 到达者 该项目实现了PPO,用于解决Unity环境中的连续控制问题-使机械臂跟随旋转的航点-在具有20个代理的变体版本上。 最终执行记录: 当手臂末端位于目标球体内/目标航路点的固定范围内时,每个代理随时间累积的奖励。 代理的目标是遵循路标。 对于每个代理,状态空间具有33个维度,而动作空间具有4个连续维度。 该任务是情节性的,当特工在100个连续情节中获得+30的平均分数时,该任务被认为已解决。 履带式 该项目的可选/额外/挑战部分是控制爬虫。 在面对正确方向和该方向的速度时,每个四脚实体尝试遵循目标目标时,每个代理随时间累积的奖励。 该环境具有12个代理,每个代理以129维观察状态,并以20维控制动作。 该环境基于。 入门 依存关系 可以根据依赖关系来设置此项目的依赖关系。 以下说明将引导您逐步设置该
2023-04-05 14:54:26
15.18MB
deep-reinforcement-learning
pytorch
continuous-control
proximal-policy-optimization
1
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