

基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制.pptx
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基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制标题:基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制摘要:自适应巡航控制是航空领域中的一个重要研究领域。传统的巡航控制方法通常基于预先定义的规则和模型,而无法在不同环境下自适应地应对各种情况。近年来,深度强化学习(DRL)技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。本文提出了一种基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制方法,通过使用递归神经网络实现对环境状态的建模,同时利用强化学习算法优化控制策略。实验结果表明,该方法可以自适应地调整巡航控制策略,并在各种环境中取得良好的性能。
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO介绍自适应巡航控制技术的研究现状和发展趋势阐述协同自适应巡航控制在智能交通系统中的重要性和应用前景PARTTHREE介绍MPC算法的基本原理和优点概述协同自适应巡航控制算法的实现过程和关键技术PARTFOUR介绍改进MPC算法的原理和实现方法分析改进MPC算法在协同自适应巡航控制中的性能表现和优势PARTFIVE介绍仿真实验的场景和参数设置分析仿真实验的结果,包括改进MPC算法在协同自适应巡航控制中的性能表现、鲁棒性和稳定性等方面的表现与传统算法进行对比,评估改进M