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| 基于深度强化学习的网约车调度算法研究 学位论文
, 2023
作者: 习金浩
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Vehicle Repositioning Deep Reinforcement Learning Hierarchical Reinforcement Learning Graph Neural Network |
| 基于监督式自适应动态规划的车辆智能巡航控制 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 王滨
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自适应巡航控制 自适应动态规划 监督式强化学习 智能控制 Dspace Adaptive Cruise Control Adaptive Dynamic Programming Supervised Reinforcement Learning Intelligent Control Dspace |
| 连续状态系统的近似最优在线强化学习 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 朱圆恒
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强化学习 最优控制 近似策略迭代 概率近似最优 连续状态系统 收敛性 在线学习 Kd树 Reinforcement Learning Optimal Control Approximate Policy Iteration Probably Approximately Correct Continuous-state System Convergence Online Learning Kd-tree |
| 基于强化学习的非线性系统自适应优化控制研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 杨雄
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非线性系统 强化学习 神经网络 最优控制 智能控制 Nonlinear System Reinforcement Learning Neural Network Optimal Control Intelligent Control |
| 城市区域交通信号协调控制 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者: 戴钰桀
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交通信号控制 协调 智能控制 自适应动态规划 强化学习 Traffic Signal Control Coordination Intelligent Control Adaptive Dynamic Programming Reinforcement Learning |
| 基于SADP的仿人式车辆自适应巡航控制 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者: 胡朝辉
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车辆自适应巡航控制 强化学习 监督学习 监督式强化学习 自适应动态规划 监督式自适应动态规划 Adaptive Cruise Control Reinforcement Learning Supervised Learning Supervised Reinforcement Learning Adaptive Dynamic Programming Supervised Adaptive Dynamic Programming |
| 基于强化学习的城市交通信号优化控制 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2010
作者: 张震
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强化学习 交通信号控制 多agent系统 基于基团分解 因子图 一般最大和算法 Reinforcement Learning Traffic Signal Control Multiagent Systems Clique-based Decomposition Factor Graphs The General Max-plus Algorithm |
| 连续状态空间的强化学习问题 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2007
作者: 何源
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强化学习 连续状态空间 核方法 函数逼近 Reinforcement Learning Continuous State Space Kernel Method Function |
| 连续状态-动作空间下强化学习方法的研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2005
作者: 程玉虎
收藏 | 浏览/下载：514/0 | 提交时间：2015/09/02
强化学习 连续空间 函数逼近 Rbf 网络 模糊推理系统 Reinforcement Learning Continuous Space Function Approximation Rbf Network Fuzzy Inference System |
| 增强学习的理论和在路径规划问题中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2003
作者: 汤俏
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增强学习 函数逼近 直接增强学习 多主体 Reinforcement Leaming Function Approximation Direct Reinforcement Learning Multi-agent System |
