作为人工智能领域的热门研究问题，深度强化学习自提出以来，就受到人们越来越多的关注。目前，深度强化学 习能够解决很多以前难以解决的问题，比如直接从原始像素中学习如何玩视频游戏和针对机器人问题学习控制策略，深度强 化学习通过不断优化控制策略，建立一个对视觉世界有更高层次理解的自治系统。其中，基于值函数和策略梯度的深度强化 学习是核心的基础方法和研究重点。本文对这两类深度强化学习方法进行了系统的阐述和总结，包括用到的求解算法和网络 结构。首先，概述了基于值函数的深度强化学习方法，包括开山鼻祖深度Q 网络和基于深度Q 网络的各种改进方法。然后 介绍了策略梯度的概念和常见算法，并概述了深度确定性策略梯度 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是人工智能领域中的一个重要分支，它结合了深度学习的表征能力与强化学习的决策制定机制。本文由刘建伟、高峰和罗雄麟共同撰写，深入探讨了基于值函数和策略梯度的DRL方法。 一、基于值函数的深度强化学习 值函数在强化学习中用于评估状态的价值或策略的期望回报。深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)是这一领域的里程碑式工作，它解决了传统Q学习的两个关键问题：经验回放缓存(experience replay)和固定目标网络(fixed target network)。DQN通过神经网络学习状态动作值函数Q(s, a)，并使用贝尔曼最优方程进行更新。随后出现了许多DQN的变体，如Double DQN、 Dueling DQN等，旨在减少过估计，提高学习稳定性。 二、策略梯度方法 策略梯度是另一种强化学习策略，它直接优化策略参数，以最大化期望回报。这种方法的优点是可以处理连续动作空间。文章介绍了策略梯度的基本概念，并讨论了如REINFORCE算法。此外，还提到了深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法，它适用于连续动作空间的问题，通过引入actor-critic结构和经验回放缓存来稳定学习过程。 三、其他深度强化学习方法 除了DQN和DDPG，文章还提及了信赖域策略优化(TRUST Region Policy Optimization, TRPO)和异步优势演员评论家(Accelerated Advantage Actor-Critic, A3C)等策略梯度的变种。TRPO通过约束策略更新的幅度，保证了策略的稳定性，而A3C则利用多线程异步更新，提高了学习速度。 四、前沿进展：AlphaGo与AlphaZero AlphaGo是谷歌DeepMind团队开发的围棋AI，它通过深度学习和蒙特卡洛树搜索结合，击败了世界冠军。AlphaZero是AlphaGo的升级版，不再依赖人类知识，仅通过自我对弈就能掌握多种棋类游戏的顶尖水平。AlphaZero的成功表明，基于深度强化学习的方法可以实现通用的游戏策略学习。 五、未来展望 随着技术的发展，深度强化学习的应用将更加广泛，如机器人控制、自动驾驶、资源调度等领域。未来的研究方向可能包括更高效的算法设计、更好的泛化能力、以及处理高维度和连续状态/动作空间的能力。同时，解决现实世界中的延迟问题、探索环境不确定性以及提高学习效率也是重要的研究课题。 总结，深度强化学习通过值函数和策略梯度方法，实现了从原始输入数据中自动学习高级行为的突破。这些方法的不断发展和完善，不仅推动了人工智能的进步，也为实际问题的解决提供了强大的工具。

基于FPGA的高精度五级CIC滤波器设计与Verilog实现,基于FPGA的CIC滤波器设计与实现：五级积分梳状滤波器Verilog代码优化与位宽处理策略,基于FPGA的积分梳状CIC滤波器verilog设计 1.系统概述 这里设计的五级CIC滤波器。 那么其基本结构如上图所示，在降采样的左右都有五个延迟单元。 但是在CIC滤波的时候，会导致输出的位宽大大增加，但是如果单独对中间的处理信号进行截位，这会导致处理精度不够，从而影响整个系统的性能，所以，这里我们首先将输入的信号进行扩展。 由于我们输入的中频信号通过ADC是位宽为14，在下变频之后，通过截位处理，其输出的数据仍为14位，所以，我们将CIC滤波的输入为14位，但是考虑到处理中间的益处情况以及保证处理精度的需要，我们首先将输入位宽扩展为40位，从而保证了处理精度以及溢出的情况。 这里首先说明一下为什么使用的级别是5级。 从硬件资源角度考虑，CIC滤波器的级数太高，会导致最终输出的数据位宽很大，通过简单的验证，当CIC的级数大于5的时候，输出的位宽>50。 这显然会导致硬件资源的大量占用，如果CIC级数太小，比如1,2

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纯电动汽车两档ATM变速箱Simulink模型：详细注释与文档支持，实现换挡策略与过程仿真，可运行体验,纯电动汽车两档ATM变速箱Simulink模型详解：仿真换挡策略与过程，含文档及注释模型，可运行体验版,纯电动汽车两档ATM变速箱simulink模型，模型实现了两档AMT挡策略和挡过程仿真，内含详细文档和注释模型，可运行 ,核心关键词：纯电动汽车; 两档ATM变速箱; simulink模型; AMT换挡策略; 换挡过程仿真; 详细文档; 注释模型; 可运行,纯电两档AMT变速箱Simulink模型：换挡策略与过程仿真分析

基于60°坐标系的T型三电平逆变器中点电位平衡控制策略研究与实践,基于60°坐标系的T型三电平逆变器中点电位平衡控制策略及SVPWM调制技术的研究与应用,T型三电平逆变器中点电位平衡控制基于60°坐标系 1、基于60度坐标系中点平衡控制。 2、采用SVPWM调制和中点不平衡控制； 其中：中点电位平衡控制经过PI控制器调节小矢量作用时间的控制方法 效果：中点电位差明显减小 提供参考学习资料 ,基于60度坐标系的中点平衡控制; T型三电平逆变器; SVPWM调制; 中点不平衡控制; PI控制器调节小矢量作用时间; 中点电位平衡效果。,60度坐标系下T型三电平逆变器中点电位平衡控制策略

基于Simulink的四驱电动汽车制动能量回收模型设计，融合逻辑门限值控制算法与最优制动能量回收策略,基于Simulink的四驱电动汽车再生制动与能量回收模型，含轮毂电机充电及电池发电系统，采用逻辑门限值控制算法，实现最优制动能量回收策略，针对前后双电机车型定制开发。,制动能量回收Simulink模型 四驱制动能量回收simulink模型 四驱电动汽车simulink再生制动模型 MATLAB再生制动模型 制动能量回收模型 电动车电液复合制动模型 原创 原创 原创 刹车回能模型 电机再生制动模型 目标车型：前后双电机电动汽车 轮毂电机电动汽车 模型包括：轮毂电机充电模型 电池发电模型 控制策略模型 前后制动力分配模型 电液制动力分配模型 输入模型（注：控制策略模型，因此整车参数以及仿真工况等均通过AVL_Cruise中进行导入） 控制策略：最优制动能量回收策略 控制算法：逻辑门限值控制算法 通过逻辑门限值控制算法，依次分配： 前轮制动力 后轮制动力 电机制动力 液压制动力 通过控制策略与传统控制策略对比可知，最优制动能量回收策略具有一定的优越性。 单模型：可运行出仿真图，业内人士首选

内容概要：本文深入探讨了在三相不平衡电压条件下，ANPC三电平并网逆变器的并网控制策略。主要内容包括：1) 正负序分离锁相环及其正序PI控制和负序PI控制的应用，以实现对并网电流的精准控制；2) 中点电位平衡控制——零序电压注入法，确保中点电位的稳定性；3) SPWM调制方式的采用，提升逆变器输出电压的精度。此外，还提供了详细的仿真研究，包括电流环参数设计、正负序分离方法、零序电压注入法及SVPWM调制原理的讲解。最终通过仿真实验验证了所提控制策略的有效性和可行性。 适用人群：从事电力电子、新能源发电领域的研究人员和技术人员，特别是关注并网逆变器性能优化的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握三相不平衡电压环境下ANPC三电平并网逆变器控制策略的研发人员。目标是在实际项目中应用这些先进的控制方法来改善系统的电能质量和可靠性。 其他说明：文中提供的仿真源文件支持Simulink 2022以下版本，默认为2016b版本，可根据需求调整版本。

在当今的科学技术领域，多目标优化问题普遍存在于各个学科和实际工程应用之中。随着问题规模的增大和复杂性的提升，传统的优化方法难以满足日益增长的需求。为了寻求更高效的优化算法，研究人员开始转向启发式和元启发式算法。在这其中，进化算法由于其自身的特性，在多目标优化领域中展现出强大的竞争力。特别是在多目标进化算法（MOEA）中，NSGA-III（非支配排序遗传算法III）以其杰出的性能得到了广泛关注。 然而，NSGA-III虽然在解决多目标问题方面具有优势，但依然存在改进空间。其在处理种群在决策空间的分布信息以及Pareto前沿形状时的局限，影响了算法性能的进一步提升。为了克服这些不足，学术界持续提出各种改进策略。《基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法》这篇论文，正是在这样的背景下，提出了一种新的改进型NSGA-III算法，以期望在多目标优化问题上取得更好的优化效果。 改进策略的核心在于引入参考点选择机制，这一机制旨在更好地利用种群的分布特性，以提高算法的优化效率和收敛性。研究者通过三步法来实现这一机制： 首先是熵差计算。这一步骤利用信息论中的熵概念，计算连续两代种群在决策空间的熵差异。熵值的变化能够反映出种群的进化状态，从而使算法能够根据熵差的大小动态调整自身的行为。这有助于算法在进化过程中维持种群多样性和引导进化方向。 其次是参考点重要性评估。作者根据种群在目标空间的分布情况，统计与各个参考点相关联的个体数量，进而评估每个参考点的重要性。这一方法能够有效地识别出对优化过程贡献较大的参考点，为算法的选择机制提供决策依据。 最后是参考点选择与剔除。这一步骤发生在种群进化的中后期，通过评估参考点的重要性来去除那些冗余和无效的参考点。这一过程不仅降低了计算的复杂度，而且保证了算法在后期能够更有效地引导种群进化，从而达到优化的最终目标。 实验验证了改进型NSGA-III算法在收敛性和分布质量方面的优越性。在多个测试函数上的对比实验表明，该算法在保持种群多样性和快速收敛性方面均有明显提升。这一结果不仅为多目标优化的理论研究提供了新的视角，也为实际应用问题的求解提供了有力的工具。 这篇论文在多目标优化领域具有重要的理论和实际意义。随着对算法性能要求的不断提高，改进型NSGA-III算法无疑为研究者和工程师们提供了更多可能性。此外，参考点选择策略所展示出的优势，也可能激发其他领域如机器学习、人工智能和复杂系统优化等，通过引入类似的策略来进一步提升算法的性能。可以预见，随着这项研究工作的深入和扩展，多目标优化算法将在未来的科技发展和工业应用中扮演越来越重要的角色。

MATLAB Simulink主动均衡电路模型：汽车级锂电池动力模组模糊控制策略学习版（基于Buck-boost电路与SOC差值、均值及双值比较）,MATLAB-simulink主动均衡电路模型 模糊控制 #汽车级锂电池 动力锂电池模组（16节电芯） 主动均衡电路：Buck-boost电路 均衡对象：SOC 控制策略：差值比较 均值比较 双值比较 模糊控制 可调整充电电流 与放电电流 且仅供参考学习 版本2020b ,MATLAB; Simulink; 主动均衡电路模型; 模糊控制; 汽车级锂电池; 动力锂电池模组; Buck-boost电路; 均衡对象SOC; 控制策略; 充电电流; 放电电流; 版本2020b,基于MATLAB Simulink的汽车级锂电池主动均衡电路模型研究：模糊控制策略与实践（2020b版）

论文研究-并行离散事件仿真PDES 策略比较研究.pdf,