[发明专利]一种基于深度强化学习优先提取的汽车纵向多态控制方法有效
| 申请号： | 202110267799.0 | 申请日： | 2021-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN112861269B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 黄鹤;吴润晨;张峰;王博文;于海涛;汤德江;张炳力 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/17;G06F30/27;G06F119/14 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于深度强化学习优先提取的汽车纵向多态控制方法，其步骤包括：1定义汽车行驶的状态参数集s和控制参数集a；2初始化深度强化学习参数，并构建深度神经网络；3定义深度强化学习奖励函数以及优先提取规则；4训练深度神经网络并得到最优网络模型；5获得汽车t时刻状态参数s |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 优先 提取 汽车 纵向 控制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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