已閱讀1頁，還剩128頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、在多智能體系統(tǒng)(MAS)中,最集中和關(guān)鍵的問題表現(xiàn)在多智能體的學習及相應(yīng)的協(xié)調(diào)合作機制上.我們根據(jù)國際上多智能體系統(tǒng)的研究情況,并針對面向管道檢測多微小型移動機器人實際特點,提出了我們的研究課題,該博士論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新點如下:1)采用Multi-agent System(MAS)理論來研究多機器人協(xié)調(diào)問題.2)將博弈論思想引入到多智能體的增強式學習中,提出一種特殊聯(lián)合獎賞函數(shù)結(jié)構(gòu)形式.3)提出一種基于傳導徑跡的多智能體Q學習,智能體
2、不需要知道其他智能體的Q函數(shù)結(jié)構(gòu),只需維持其他智能體動作行為的傳導徑跡.4)采用MLPs(多層感知器)來泛化多智能體的狀態(tài)空間,結(jié)合Q學習在線地更新MLPs的連接權(quán)值,解決了MLPs的過擬合缺陷,同時還可以節(jié)約存儲空間.5)采用國家自然科學基金課題組研制的毫米級微小型移動機器人SJTU-MRⅠ和SJTU-MRⅡ,搭建了模擬面向管道檢測的多微小型移動機器人環(huán)境系統(tǒng),建立了多微小型移動機器人系統(tǒng)實驗平臺.由于當前國內(nèi)微器件的加工水平,我們研
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 多智能體強化學習及其在機器人足球中的應(yīng)用研究.pdf
- 群集智能理論及其在多機器人系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于多智能體水下機器人的協(xié)調(diào)研究.pdf
- 多智能體Q學習在多AUV協(xié)調(diào)中的應(yīng)用與仿真.pdf
- 基于多智能體的機器人隊形協(xié)調(diào)控制.pdf
- 基于多智能體的水下機器人協(xié)調(diào)方法研究.pdf
- 免疫多智能體系統(tǒng)及其在足球機器人決策系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 免疫進化算法及其在多機器人協(xié)作中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于多智能體的多移動機器人協(xié)調(diào)控制技術(shù).pdf
- 基于多智能體的多機器人跟蹤控制研究.pdf
- 基于多機器人協(xié)調(diào)的
- 面向機器人的基于多智能體嵌入式控制系統(tǒng)設(shè)計方法及其應(yīng)用研究.pdf
- 多智能體增強學習的研究與應(yīng)用.pdf
- 基于開放式多智能體結(jié)構(gòu)的多機器人控制系統(tǒng).pdf
- 強化學習方法在多機器人博弈系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 多智能體及其在板形控制中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于智能體的多機器人組織協(xié)作研究.pdf
- 多智能體系統(tǒng)協(xié)作模型及其在足球機器人仿真系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf
- 多智能體機器人系統(tǒng)中的若干通信技術(shù)研究.pdf
- 多機器人協(xié)調(diào)技術(shù)研究.pdf
評論
0/150
提交評論