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](492)[pdf 4790KB](351) 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](439)[pdf 5245KB](406) DOI:10.11992/tis.202312037

3 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](168)[pdf 4047KB](138) DOI:10.11992/tis.202305054

4 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](182)[pdf 5668KB](108) DOI:10.11992/tis.202304056

5 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](1356)[pdf 11337KB](857) DOI:10.11992/tis.202303037

6 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](2542)[pdf 3362KB](1716) DOI:10.11992/tis.202201006

7 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](2357)[pdf 5273KB](1696) DOI:10.11992/tis.202112030

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](3034)[pdf 8570KB](1817) 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](5449)[pdf 5755KB](2190) DOI:10.11992/tis.202106004

10 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](6257)[pdf 4915KB](2877) DOI:10.11992/tis.202003031

11 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](7186)[pdf 4964KB](4004) DOI:10.11992/tis.202002020

12 分层强化学习综述 周文吉, 俞扬 2017年5期 [590－594][摘要](13921)[pdf 906KB](10547) DOI:10.11992/tis.201706031