关键词中包括 deep reinforcement learning 的文章

1 基于改进DDQN船舶自动靠泊路径规划方法 李康斌, 朱齐丹, 牟进友, 菅紫婷 2025年1期 [73－80][摘要](1238)[pdf 4790KB](976) DOI:10.11992/tis.202401005

2 数据中心冷热电联产系统的前摄式智能节能优化算法 李庆华1, 冉泳屹1, 刘启晨2, 孙彤瑶1, 陈双武3, 雒江涛1 2025年1期 [139－149][摘要](1120)[pdf 5245KB](1051) DOI:10.11992/tis.202312037

3 基于深度强化学习的电力线与无线双模通信MAC层接入算法 陈智雄1,2, 詹学滋1, 左嘉烁1 2025年2期 [344－354][摘要](1195)[pdf 4917KB](1417) DOI:10.11992/tis.202312023

4 基于数据质量评估的高效强化联邦学习节点动态采样优化 赵泽华, 梁美玉, 薛哲, 李昂, 张珉 2024年6期 [1552－1561][摘要](552)[pdf 4047KB](493) DOI:10.11992/tis.202305054

5 融合专家纠偏策略的移动机器人动态环境避障方法 田顺钰, 欧阳勇平, 魏长赟 2024年6期 [1492－1502][摘要](728)[pdf 5668KB](533) DOI:10.11992/tis.202304056

6 规则耦合下的多异构子网络MADDPG博弈对抗算法 张钰欣, 赵恩娇, 赵玉新 2024年1期 [190－208][摘要](1784)[pdf 11337KB](1146) DOI:10.11992/tis.202303037

7 基于深度强化学习的动态装配算法 王竣禾1,2,3, 姜勇1,2 2023年1期 [2－11][摘要](3048)[pdf 3362KB](1977) DOI:10.11992/tis.202201006

8 基于深度强化学习的节能工艺路线发现方法 陶鑫钰1,2, 王艳1,2, 纪志成1,2 2023年1期 [23－35][摘要](2676)[pdf 5273KB](1986) DOI:10.11992/tis.202112030

9 动态环境下分布式异构多机器人避障方法研究 欧阳勇平1, 魏长赟1, 蔡帛良1,2 2022年4期 [752－763][摘要](3358)[pdf 8570KB](2067) DOI:10.11992/tis.202106044

10 基于强化学习的海洋移动观测网络观测路径规划方法 赵玉新1, 杜登辉1, 成小会1, 周迪2, 邓雄1, 刘延龙1 2022年1期 [192－200][摘要](5805)[pdf 5755KB](2448) DOI:10.11992/tis.202106004

11 强化学习稀疏奖励算法研究——理论与实验 杨瑞1, 严江鹏1, 李秀1,2 2020年5期 [888－899][摘要](6649)[pdf 4915KB](3214) DOI:10.11992/tis.202003031

12 记忆神经网络在机器人导航领域的应用与研究进展 王作为1,2, 徐征3,4, 张汝波5, 洪才森1, 王殊1 2020年5期 [835－846][摘要](7657)[pdf 4964KB](4339) DOI:10.11992/tis.202002020

13 分层强化学习综述 周文吉, 俞扬 2017年5期 [590－594][摘要](14808)[pdf 906KB](11308) DOI:10.11992/tis.201706031