Learning attention-based strategies to cooperate for multi-agent path finding

Multi-agent path finding (MAPF) is a challenging multi-agent systems problem where all agents are required to effectively reach their goals concurrently with not colliding with each other and avoiding obstacles. In MAPF, it is a challenge to effectively express the observation of agents, utilize historical information, and effectively communicate with neighbor agents. To tackle these issues, in this work, we proposed a well-designed model that utilizes the local states of nearby agents and outputs an optimal action for each agent to execute. We build the local observation encoder by using residual attention CNN to extract local observations and use the Transformer architecture to build an interaction layer to combine local observations of agents. With the purpose of overcoming the deficiency of success rate, we also designed a new evaluation index, namely extra time rate (ETR). The experimental results show that our model is superior to most previous models in terms of success rate and ETR. In addition, we also completed the ablation study on the model, and the effectiveness of each component of the model was proved.     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

“新文科”建设背景下经济学人才培养的路径研究

“新文科”建设是新时代对人文社会科学教育提出的新要求。如何在“新文科”理念下培养经济学人才,是中国经济学建设的一个重要课题。首先,从时代性、战略性、创新性、交融性和发展性5个特征维度阐释“新文科”建设的内涵;其次,探讨“新文科”建设背景下经济学人才培养存在的主要问题;最后,提出经济学人才培养需要持续优化经济学专业培养目标和培养方案;加强经济学的课程思政教育,推动济学与其他学科的交叉融合,推动经济学人才培养模式创新以及培养学生解决问题的能力等路径。研究结果可为培养适应新时代发展的经济学人才提供理论参考。     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

滑模-矢量控制变频调速系统

本文介绍一种滑模-矢量控制系统。在矢量控制的基础上,采用滑模-PI控制方案,使系统获得优良的控制性能,克服了稳态时的震颠现象。系统由2片8031单片机和SPWM—GTR逆变器组成。在3kW异步电动机上进行的试验结果表明,该系统具有优良的动静态性能和较强的鲁棒性。     

电网谐波的微机检测和分析系统

为贯彻水电部《电力系统谐波管理暂行规定》文件,适应电网谐波检测管理的需要,研制了本装置。它在微处理机的基础上实现了对电网谐波的自动检测:能测量基波至19次谐波的电压、电流、相位、有功和无功功率,以及电压和电流的总畸变率。本文简述其工作原理、硬件框图、程序流程图、提高测量准确度的措施、测试结果等。     

Fitting an extended INDSCAL model to three-way proximity data

The INDSCAL individual differences scaling model is extended by assuming dimensions specific to each stimulus or other object, as well as dimensions common to all stimuli or objects. An alternating maximum likelihood procedure is used to seek maximum likelihood estimates of all parameters of this EXSCAL (Extended INDSCAL) model, including parameters of monotone splines assumed in a quasi-nonmetric approach. The rationale for and numerical details of this approach are described and discussed, and the resulting EXSCAL method is illustrated on some data on perception of musical timbres.     

超低空目标的广义布儒斯特效应

超低空预警是当今研究的热点,而多径干扰是影响超低空目标探测的主要因素。针对多径干扰的问题,从电磁散射的角度出发,提出"广义布儒斯特效应",以降低多径干扰的影响。运用小面元高频近似方法(PO+MEC)快速计算目标散射场并生成回波信号;在物理光学法的基础上推导了复反射系数公式;根据"四路径"建立多径回波信号模型。以此为基础,研究了多径信号的广义布儒斯特效应的产生机理,找出多径干扰最小的入射角,并研究其存在的条件。通过改变环境类型及相关参数和入射频率,得出广义布儒斯特效应的内在规律,为超低空对抗打下基础。     

负载扰动观测器在SF型矢量控制系统中的应用

文章提出广义逆矩阵来设计离散型状态观测器的方法,用该法设计的观测器,可对SF型矢量控制系统的负载力矩进行估计,再进行前馈补偿。实验证明,该法可有效改善系统的动态性能。