《智能系统学报》
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关键词中包括
reinforcement learning
的文章
1
基于强化学习的水下高速航行体纵向运动控制研究
白涛, 董勤浩, 冯梓昆, 李雪华 2023年5期 [902－916][
摘要
](
209
)
[
pdf
6231KB]
(
76
)
DOI:
10.11992/tis.202203024
2
车辆多目标交互行为建模的轨迹预测方法
赵靖文, 李煊鹏, 张为公 2023年3期 [480－488][
摘要
](
640
)
[
pdf
4476KB]
(
504
)
DOI:
10.11992/tis.202201022
3
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
](
1029
)
[
pdf
3362KB]
(
726
)
DOI:
10.11992/tis.202201006
4
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
](
1013
)
[
pdf
5273KB]
(
678
)
DOI:
10.11992/tis.202112030
5
场景图谱驱动目标搜索的多智能体强化学习
陆升阳
1
, 赵怀林
1
, 刘华平
2
2023年1期 [207－215][
摘要
](
1022
)
[
pdf
4586KB]
(
675
)
DOI:
10.11992/tis.202111034
6
基于深度强化学习的室内视觉局部路径规划
朱少凯, 孟庆浩, 金晟, 戴旭阳 2022年5期 [908－918][
摘要
](
1470
)
[
pdf
5100KB]
(
957
)
DOI:
10.11992/tis.202107059
7
旋翼无人机在移动平台降落的控制参数自学习调节方法
张鹏鹏, 魏长赟, 张恺睿, 欧阳勇平 2022年5期 [931－940][
摘要
](
1204
)
[
pdf
5359KB]
(
787
)
DOI:
10.11992/tis.202107040
8
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
](
1568
)
[
pdf
8570KB]
(
808
)
DOI:
10.11992/tis.202106044
9
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
](
3788
)
[
pdf
5755KB]
(
1141
)
DOI:
10.11992/tis.202106004
10
基于强化学习的参数自整定及优化算法
严家政
1
, 专祥涛
1,2
2022年2期 [341－347][
摘要
](
3289
)
[
pdf
3881KB]
(
1049
)
DOI:
10.11992/tis.202012038
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
](
4574
)
[
pdf
4915KB]
(
1558
)
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
](
5527
)
[
pdf
4964KB]
(
2680
)
DOI:
10.11992/tis.202002020
13
基于注意力融合的图像描述生成方法
莫宏伟, 田朋 2020年4期 [740－749][
摘要
](
4892
)
[
pdf
3533KB]
(
1522
)
DOI:
10.11992/tis.201910039
14
多智能体分层强化学习综述
殷昌盛, 杨若鹏, 朱巍, 邹小飞, 李峰 2020年4期 [646－655][
摘要
](
6873
)
[
pdf
4674KB]
(
2805
)
DOI:
10.11992/tis.201909027
15
仿生机器人运动步态控制：强化学习方法综述
郭宪, 方勇纯 2020年1期 [152－159][
摘要
](
4852
)
[
pdf
2932KB]
(
1839
)
DOI:
10.11992/tis.201907052
16
深度强化学习中状态注意力机制的研究
申翔翔
1
, 侯新文
2
, 尹传环
1
2020年2期 [317－322][
摘要
](
4845
)
[
pdf
4039KB]
(
1726
)
DOI:
10.11992/tis.201809033
17
事件驱动的强化学习多智能体编队控制
徐鹏
1
, 谢广明
1,2,3
, 文家燕
1,2
, 高远
1
2019年1期 [93－98][
摘要
](
5568
)
[
pdf
4457KB]
(
1764
)
DOI:
10.11992/tis.201807010
18
分层强化学习综述
周文吉, 俞扬 2017年5期 [590－594][
摘要
](
10683
)
[
pdf
906KB]
(
7742
)
DOI:
10.11992/tis.201706031
19
基于事件驱动的多智能体强化学习研究
张文旭, 马磊, 王晓东 2017年1期 [82－87][
摘要
](
5840
)
[
pdf
1289KB]
(
2611
)
DOI:
10.11992/tis.201604008
20
基于强化学习的多定位组件自动选择方法
梁爽
1
, 曹其新
1
, 王雯珊
1
, 邹风山
2
2016年2期 [149－154][
摘要
](
4974
)
[
pdf
1456KB]
(
1996
)
DOI:
10.11992/tis.201510031
21
面向资源分配问题的Q-CF多智能体强化学习
连传强，徐昕，吴军，李兆斌 2011年2期 [95－100][
摘要
](
4379
)
[
pdf
551KB]
(
2012
)
DOI:
22
回报函数学习的学徒学习综述
金卓军，钱? 徽，陈沈轶，朱淼良 2009年3期 [208－212][
摘要
](
4691
)
[
pdf
310KB]
(
3133
)
DOI:
23
一种逻辑强化学习的tableau推理方法
刘 全
1, 2
,崔志明
1
,高 阳
2
,陈道蓄
2
,姚望舒
1
2008年4期 [355－360][
摘要
](
4107
)
[
pdf
454KB]
(
3346
)
DOI:
24
增强学习中的直接策略搜索方法综述
王学宁
1
, 陈 伟
1
, 张 锰
2
, 徐 昕
1
,? 贺汉根
1
2007年1期 [16－24][
摘要
](
5933
)
[
pdf
504KB]
(
6191
)
DOI:
25
基于多智能体的Option自动生成算法
沈 晶, 顾国昌, 刘海波 2006年1期 [84－87][
摘要
](
4360
)
[
pdf
342KB]
(
3250
)
DOI: