基于深度强化学习的时序系统智能控制与决策优化框架.docxVIP

基于深度强化学习的时序系统智能控制与决策优化框架

目录

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.5论文组织结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

二、时序系统建模与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1时序系统特性阐述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.2状态空间表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3动态特性建模技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.4系统约束条件分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.5性能评价指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

三、深度强化学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.1强化学习核心概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2基于值的算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.3激励函数设计策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.4状态表示与动作空间构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

四、深度强化学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.1模型网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.2源数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.3训练策略与超参数设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.4模型探索与利用机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

4.5算法收敛性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

五、智能决策制定机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

5.1决策目标多维度融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

5.2实时性要求与最优响应．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

5.3策略迭代与优化过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

5.4鲁棒性与适应性考量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

5.5风险评估与控制方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

六、控制策略生成与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

6.1动作空间到控制指令转化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

6.2实时控制信号生成逻辑．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

6.3控制效果反馈与闭环．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86

6.4复杂场景下的交互控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88

6.5控制精度与效率权衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90

七、算法性能评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91

7.1仿真环境构建与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93

7.2基准测试与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．