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智能照明企业供应链管理的目标与策略优化研究
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企业经营管理中的业务运营与流程优化研究
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高中体育与健康学科核心素养培育优化研究
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基层所(站)“管服协同”模式下营销管理机制优化研究
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土地整治中循环水系统的设计与运行优化研究
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药食同源饮品店营销策略优化研究
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光伏发电项目变压器选型优化研究
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石油化工机械设备安装施工常见问题与优化研究
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水利工程建设项目环境监理体系优化研究
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CNG车载天然气瓶热旋压成形工艺优化研究
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EMC中屏蔽技术的优化研究:针对传导与辐射干扰的抑制策略
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基于深度强化学习的无人作战决策优化研究综述
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摘要:
无人机在作战中的广泛应用,其智能化决策成为关键挑战。本文提出基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的决策优化方法,应对无人机作战中的复杂性和不确定性。首先介绍了深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,简称DRL),说明深度强化学习在该领域的研究优势,然后对深度强化学习算法在无人作战决策的主要方向——协同路径规划与任务分配的文献进行分析。提出采用近端策略优化(Proximal Policy Optimization,简称PPO)算法和规则算法结合的方式来解决无人机作战决策中任务分配和路径规划问题,梳理了基于近端策略优化算法的无人作战决策方法流程。最后,对文章进行总结并对未来深度强化学习在无人作战决策的发展方向作出展望。
基于光伏集中式发电系统的效率优化研究
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摘要:
背景在光伏应用越来越广泛的今天,如何提高光伏集中式发电系统的效率,成为一个重要研究方向。在本研究中,我们对基于光伏集中式发电系统的效率提升进行了探讨和优化。方法我们使用了一种新颖的神经网络预测模型,该模型能够准确预测光伏阵列的发电性能,并优化控制策略来提高系统效率。同时,我们还通过引入发电量损失调度策略,进一步提高了光伏集中式发电系统的效率。结果经过优化后,光伏集中式发电系统的总效率提高了22%,且在各种环境条件下,该系统的稳定性也得到了显著提升。此外,通过引入损失调度策略,我们进一步降低了系统的功率损耗,使发电效率提升了12%。意义具有实际意义的是,这些研究结果不仅提高了光伏集中式发电系统的效率,同时也为光伏发电系统的控制策略制定提供了新的参考依据。总的来说,该研究有望提供一种有效的方法,旨在提高光伏发电系统的能源利用效率,为实现可持续发展提供技术支持。
集控中心视频监控系统平台升级与存储扩容的综合优化研究
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基于人工智能技术的编辑出版流程优化研究
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可再生能源在电力系统中的集成与调度优化研究
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