基于深度强化学习算法的无人机智能规避决策

为提升无人机在复杂空战场景中的存活率,基于公开无人机空战博弈仿真平台,使用强化学习方法生成机动策略,以深度双Q网络(double deep Q-network, DDQN)和深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法为基础,提出单元状态序列(unit state sequence, USS),并采用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)融合USS中的态势特征,增加复杂空战场景下的状态特征识别能力和算法收敛能力。实验结果表明,智能体在面对采用标准比例导引算法的导弹攻击时,取得了98%的规避导弹存活率,使无人机在多发导弹同时攻击的复杂场景中,也能够取得88%的存活率,对比传统的简单机动模式,无人机的存活率大幅提高。     

基于强化学习的M2M通信上行链路节能优化算法

针对机器对机器(machine-to-machine,M2M)通信在加强的长期演进(long term evolution-advanced, LTE-A)网络上行链路能量效率问题,文章提出了一种基于强化学习的M2M通信上行链路节能优化算法。首先建立M2M通信能量效率模型,并将其重构为二维背包问题;然后使用强化学习的方法,引进并训练指针网络模型;最后通过主动搜索的策略解决该背包问题。仿真结果表明,相比于经典算法,当设备规模很大时,该算法性能更优,保证设备服务质量(quality of service, QoS)需求和公平性的同时,优化系统能效并降低数据的丢包率。     

扇形内翅片石墨管层流强化传热性能

利用数值模拟方法对一种高黏度的油类介质在6种不同布置交错角度(0°,30°,45°,60°,75°,90°)的扇形内翅片石墨换热管中层流的强化传热和流动规律进行了研究.结果表明,扇形内翅片的强化换热效果明显.与无翅片的石墨换热管相比,6种布置角度的扇形内翅片对流换热系数分别增大22.69%,42.49%,62.28%,63.44%,65.47%,66.47%.就流动性能而言,扇形内翅片的石墨管6种布置角度下的阻力分别增大了191.88%,252.01%,333.10%,364.33%,385.51%,400.43%.为了明确石墨管内添加扇形内翅片后的强化传热效应,采用了换热性能评价指标(PEC)对6种布置角度进行了评价研究,结果显示45°布置角度时PEC评价准则数的平均值达到最大,为1.265,说明布置角度为45°时强化换热效果最理想.     

有限理性下的进化博弈与合作机制

在介绍传统博弈论基本假设的基础上,指出完全理性是传统博弈论均衡选择的最基本假设和完全理性在动态博弈中的局限,提出有限理性与动态学习是动态博弈中多个智能体选择的基础;探讨了不断改善有限理性的进化学习方法和智能体选择机制;解释了进化博弈与进化稳定策略的本质;指出了传统博弈论与进化博弈论的区别;提出了有限理性下进化博弈与合作机制研究的问题,给出了有限理性下进化博弈与合作机制的研究结果.     

大米营养强化设备

西方国家早在70年前就开始进行面粉营养强化。继加碘盐、强化食用油、强化面粉后,大米强化在我国将成为营养素补充的一项重大战略。合肥国丰粮油食品机械有限公司引进韩国设备,通过挤压成型技术、调质技术、自动化控制技术,最终形成“挤压法加工营养柱添加工艺”制作营养强化大米。     

强化注采调整提高盘1—21单元开发效果

盘1—21单元属复杂小断块油藏,1994年起由于油水井井况恶化,开发效果逐年变差。2002年以来,通过精细构造描述后共取消4条、增加1条、修改2条断层,重新认清了单元存在的主要问题和矛盾,明确了挖潜方向。采取”四步走”战略,连续4年稳升,年产油由1．17万吨跃升至1．7万吨,增加可采储量17．6万吨。     

如何强化工程承建方风险管理

文章介绍了目前工程承建方所面临的一些风险问题,同时针对如何强化风险管理这个问题提出了一些个人观点,以供业内人士参考。     

创新鉴赏教学 优化美术课堂

高中美术鉴赏课主要目的在于培养学生以一种审美的态度去看待生活,用发现的眼光．去看待我们的历史、文化、生活以及我们身边的环境,提高学生的审美趣味、陶冶高尚情操。在新课程背罱下,我在教学中突破传统模式,创新鉴赏教学;运用多媒体,强化审美感受;开发乡土教材,拓宽欣赏渠道;综合艺术形式,激活欣赏载体。通过教学使学生理解美术作品,培养学生的美术审美能力和评价、判断能力,使学生的情感世界受到感染和熏陶。     

在质量体系的框架中强化对分包队伍管理

企业首先要制定可行的分包队伍评价、选择及重新评价的标准,依据标准要求进行分包队伍的选择。在项目前期策划中,应明确拟分包项目,根据前期策划的内容及企业对分包队伍评价标准来选择分包队伍。     

生物强化堆肥降解菲

以多环芳烃为碳源对活性污泥进行驯化.选取未受污染的土壤、农业植物废物、树叶和锯屑加入菲配成模拟含菲堆制原料,分别采用添加经驯化的活性污泥和不添加活性污泥2种方法进行实验室规模的堆制,通过测定菲的残留率、堆体pH值、挥发性固体含量及种子发芽率研究了2个过程中菲的降解及堆肥过程的进展.结果表明:添加驯化的活性污泥大大加快了堆肥过程和菲的降解过程,并进一步降低了堆料中的菲含量:添加经驯化的活性污泥的堆体堆制20 d后菲的残留率可降至4.3%,堆制31 d后菲的残留率可降至1.5%;而未添加经驯化的活性污泥的堆体堆制31 d后菲的残留率才降至4.5%.本实验条件下,堆制31 d后,基本消除了堆料及菲对植物的毒害作用;不需额外调节pH、有机物含量,堆肥过程可正常进行.