基于期望值函数的离策略深度Q神经网络算法

深度Q神经网络算法的值函数迭代算法大多为Q学习算法,这种算法使用贪婪值函数作逼近目标,不利于深度Q神经网络算法获得长期来看更好的策略。通过以期望思想求解的期望值函数取代贪婪值函数作为更新目标,提出了基于期望值函数的离策略深度Q神经网络算法,并结合DQN算法神经网络更新方法,给出期望值函数能够作用于DQN算法的解释。通过使用该算法能够快速获得长期回报较高的动作和稳定的策略。最后分别在CarPole-v1和Acrobot仿真环境中对期望值函数的离策略深度Q神经网络算法和深度Q神经网络算法进行获取策略的稳定性对比实验,结果表明,基于期望值函数的离策略深度Q神经网络算法能够快速获得长期回报较高的动作,并且该算法表现更为稳定。     

改进的链接超平面逼近算法

提出了一种新的链接超平面逼近算法。“链接超平面”算法作为非线性逼近方法以链接函数为基函数 ;由于基函数的局限性 ,使“链接超平面”算法不可能达到最佳逼近。论文在二维空间上将双层 maxim in函数扩充为逼近中的基函数 ,经扩充后的模型可表示二维空间上所有的分片线性函数 ,从而其逼近能力强于仅用单层 maximin函数作为基函数的算法。仿真实验表明 ,在参数个数相同的情况下 ,新的逼近算法在逼近精度与预测误差两方面都优于仅用单层maximin函数作为基函数的逼近算法     

基于局部填充函数的混合优化算法的改进

填充函数算法是求解全局优化问题的常用算法,其应用效果依赖于如何合理地选择算法参数。为了方便地选择参数,该文提出了局部填充函数的概念,讨论了基于局部填充函数的混合优化算法的改进策略。对于给定的参数,混合优化算法寻找一个包含极小点的区域,使得所构造的函数在该区域上满足局部填充函数的定义,从而利用局部填充函数的性质简化寻优过程,减少优化过程中参数调整的次数和难度,提高算法的效率和稳定性。此外,针对填充函数算法研究中简单盆存在性问题,该文给出了一个实例,说明二次连续可微的函数在一定条件下其孤立极小点附近可以不存在简单盆。     

基于局部填充函数的混合优化算法的改进

填充函数算法是求解全局优化问题的常用算法,其应用效果依赖于如何合理地选择算法参数。为了方便地选择参数,该文提出了局部填充函数的概念,并讨论基于局部填充函数的混合优化算法的改进策略。对于给定的参数,混合优化算法寻找一个包含极小点的区域,使得所构造的函数在该区域上满足局部填充函数的定义,从而利用局部填充函数的性质简化寻优过程,减少优化过程中参数调整的次数和难度,提高算法的效率和稳定性。此外,针对填充函数算法研究中简单盆存在性问题,该文给出了一个实例,说明二次连续可微的函数在一定条件下其孤立极小点附近可以不存在简单盆。     

基于错误函数的四面体网格优化方法

通过对现有网格优化算法及网格质量函数的研究,选用常见的四面体网格质量函数,同时考虑边质量约束,推导出了错误函数,基于这个错误函数对四面体网格进行优化.采用错误函数作为基于优化算法光顺的目标函数.并通过应用变尺度法(BFGS)求解错误函数最小值问题对四面体网格进行光顺.将改进的基于优化算法的光顺与拓扑优化算法中的点重叠技...     

一种基于填充函数的神经网络全局优化算法

针对前向神经网络BP算法由于初始权值选择不当而陷入局部极小点这一缺陷,提出新的全局优化训练算法.首先,提出了一种新的填充函数,并证明该函数的填充性质,进而结合该新填充函数与BP算法,构造出基于填充函数的全局最优化神经网络算法.应用全局优化算法训练神经网络时,如果误差函数陷入局部极小值,该算法可以利用填充函数帮助误差函数不断地跳出局部最优,直到找到全局最优点.该新算法的最大优点是对于初始权值无依赖性,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺点.理论分析和仿真试验结果证明了该全局优化神经网络算法的有效性和优越性.     

基于模糊原理与频率分组的G函数算法

针对CHESS系统核心技术差分调频算法中G函数存在的缺点,提出一种新的G函数算法,其中频率转移函数采用了模糊算法、选择算法和复杂的分组算法.分组算法中的频率组作为调频状态量,组内再确定频率点.模糊算法和选择算法保证了转移函数的复杂度,改善了跳频序列的随机性和均匀性,增强了系统的隐蔽性和抗跟踪性.     

仿生优化算法及其在函数优化问题中的应用

仿生优化算法是一类解决函数优化问题的更好方法.本文基于遗传算法、蚁群算法和人工鱼群算法的基本原理,探讨了各种算法在求解函数优化问题中的应用.两个典型函数极值问题的数值实验表明,这三种仿生优化算法在求解函数优化问题中具有良好的优化性能,其中鱼群算法性能最好.     

基于综合目标函数的神经网络多新息辨识算法

为提高动态神经网络学习算法的辨识精度及抗噪性能,提出一种基于综合目标函数的多新息辨识算法。该算法基于多新息理论在最小均方误差目标函数中引入一辅助项构造综合目标函数,利用该目标函数进行网络输出层权值的训练,并采用牛顿法推导出输出层权值的递推计算公式。与已有二阶学习算法相比,新算法鲁棒性强,收敛速度快,辨识精度高。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于自适应多门限的基函数生成算法

变换域通信系统（TDCS）具有对环境感知的能力,可以躲避干扰,具有优异的抗干扰性能。基函数生成算法是TDCS的核心算法。通过分析现有基函数生成算法存在的问题,提出了一种采用自适应多门限的基函数生成算法。该算法在传统二元判决的基础上,引入多元结构,对传统判决结果进一步细化,更加准确地反映了信道质量差别。理论分析表明。采用本文所提出的基函数生成算法产生的基函数,能够较好地克服传统门限估计算法对于信道环境自适应性不强等缺点,并且算法的门限设计简单。获得了较好的干扰抑制性能。     

Offset曲线的区间多项式逼近

用一个较简单的逼近格式去逼近：Bezier曲线的offset曲线，即用一个三次参数曲线去逼近offset曲线．通过分析逼近误差而由此给出了offset曲线的区间多项式逼近，即得到了一个包含offset曲线的区间Bezier曲线．同时给出了区间Beier曲线的区间控制点的大小与Bezier曲线控制顶点之间的关系．最后举出实例说明这种逼近方法可以与细分技术结合达到很好的逼近效果．     

关于Bézier曲面的一种降阶逼近

提出了关于Bézier曲面的一种降阶逼近方法.对于Bézier曲面的控制顶点进行分割,在不同方向上的伯恩斯坦基函数分别用低阶S幂基函数表示,由曲面的定义得到分段的张量积降阶逼近曲面.最后进行数值实例的比较,该逼近方法有效.     

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划, 提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法. 首先, 建立差速驱动机器人运动模型, 用于操控左右两个驱动轮线速率, 完成机器人转弯及非匀速运动; 其次, 利用Bézier曲线描述路径状态, 将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题, 提升机器人的运动平滑性; 最后, 引入遗传算法将二维路径编码简化为一维编码问题, 将路边约束、 动态避障需求及最短路径需求混合成适应度函数, 使机器人尽快脱离局部极小解, 成功绕过障碍物抵达目标点. 仿真实验结果表明, 该方法的避障路径规划效果较好, 避障路径距离为30.19 m, 且避障用时低于对比方法, 最长避障用时为5.3 min.     

带参数的二阶三角Bézier多项式曲线

分析讨论两类二阶三角Bézier多项式基函数的构造方法以及二阶三角Bézier多项式曲线的概念及其性质,研究利用带调节参数的控制点变换构造带两个调节参数的二阶三角Bézier多项式曲线并分析它与两类二阶三角Bézier多项式曲线的关系.这种曲线本质上是在利用已知的3个控制点生成4个带有参数的新的控制点,通过参数的变化改变控制点的位置从而影响曲线的形状,以便得到最适合的曲线.     

带形状参数的三阶三角Bézier多项式曲线

分析讨论两类三阶三角Bézier多项式基函数的构造方法和基本性质,给出两类三阶三角Bézier多项式曲线的定义.利用含调节参数的控制点的变换构造带四个形状参数的三阶三角Bézier多项式曲线并且研究该曲线与两类三阶三角Bézier多项式曲线的关系.这种曲线实质上是根据已知的四个控制点的位置生成6个带有调节参数的新的控制点,利用参数的调节来改变控制点的位置从而达到影响曲线的形状的目的.     

四次带参Bézier曲线曲面的光滑拼接

针对复杂自由曲线曲面难以用单一曲线曲面表示的问题,研究了一种四次带参Bézier曲线曲面的拼接技术.在对四次带参Bézier曲线基函数及端点性质分析的基础上,给出了该曲线间G1、G2和C1、C2光滑拼接的充要条件.利用四次带参Bézier曲线与C Bézier曲线间的拼接技术,解决了该曲线造型中圆弧和椭圆弧的表示问题.分析了2张双四次带参Bézier曲面片间G1光滑拼接的几何条件,并通过合理选取形状参数,进一步简化了该曲面的拼接条件.实例结果表明,该方法简单、直观、易实现,有效增强了四次带参Bézier曲线曲面表达复杂曲线曲面的能力,可广泛应用于各种CAD/CAM造型系统中.     

基于双曲和代数多项式的H—Bézier曲线

该文从上构造一组初始基,该基具有类似Bézier基的端点性和插值性,在此基础上定义空间上的H—Bézier基函数并给出了的递推公式,讨论了该基所具有的性质．同时定义了H—Bézier曲线和H—Bézier曲面,讨论了该曲线的性质的同时证明有许多实际应用价值的曲线（如代数曲线和超越趋向）可以用H—Bézier曲线的形式精确表示．     

一类满足G2连续的三角Bézier曲线曲面

为了在相对简单的条件下满足相对较高的光滑融合,同时在不改变控制顶点的情况下也可以修改曲线曲面的形状,构造了一组低阶的带有两个形状参数的三角Bézier基函数。基于该组基函数,通过三角函数的组合方式定义了任意阶三角Bézier曲线曲面,并详细讨论曲线的基本性质,同时也讨论了曲线、曲面的光滑融合所满足的条件。根据融合条件,可构造分段光滑的组合曲线曲面。这种融合的曲线曲面可以通过修改控制顶点和参数的方法来调节曲线曲面的形状,但不会改变曲线曲面的连续性并且在一定条件下能自动保证组合曲线、曲面的G²连续且计算简单。数值实例结果显示了该方法的有效性。     

与给定切线多边形相切的3次Bézier样条曲线

讨论了与给定切线多边形相切的 3次Bzier样条曲线 .对于给定的切线多边形 ,在每条边上定义 1个切点及2个Bzier点 ,从而在 2个切点之间构造 2段 3次Bzier曲线 ,通过选取合适的调节参数λi,μi,ρi,3次Bzier曲线段是 2阶几何连续的 .此外 ,证明了该 3次Bzier样条曲线对切线多边形是保形的 ,该样条曲线有利于凸轮的计算机辅助设计     

三角域上Said-Ball曲面与Bézier曲面之间一种新的转换算法

通过引入一族三角域上带位置参数H的广义Ball基和广义Ball曲面 ,并利用相邻两曲面的基函数之间的关系 ,给出三角域上Said Ball曲面与B啨ｚｉｅｒ曲面之间的一种新的递归转换算法 .该算法计算量小 ,编程简单