XiaoMi-AI文件搜索系统
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VANET的基于深度强化学习的智能安全转发策略
摘要：车辆临时网络（VANET）构成了实现智能运输服务的关键技术。但是，Vanet的特征是多种消息类型，通信节点的复杂安全属性以及快速的网络拓扑变化。在这种情况下，如何确保为用户确保安全，有效，方便且舒适的消息服务已成为不应忽视的挑战。为了提高与Vanet中多个消息类型相匹配的路由匹配多种消息类型的灵活性，本文提出了基于深入强化学习（DRL）的安全智能消息转发策略。该策略中模型的关键支撑元素是合理设计的，结合了场景，模型的良好训练是由Deep Q Networks（DQN）进行的。在策略中，状态空间由候选和目标节点之间的距离，候选节点的安全属性以及要发送的消息类型组成。节点可以根据复杂状态空间自适应地选择路由方案。仿真和分析表明，所提出的策略具有快速收敛，良好的概括能力，高传输安全性和低网络延迟的优势。该策略具有灵活而丰富的服务模式，并为Vanet消息服务提供了灵活的安全性。
本地能源市场的交易策略，一种深度强化学习方法
摘要 — 为应对能源结构不断增加和环境不断变化所推动的能源转型，本文提出了一种利用真实微电网数据的能源交易策略。具体而言，我们采用具有优先经验重放 (PER) 的深度 Q 网络 (DQN) 来开发基于 DQN-PER 的能源市场算法，以优化参与本地能源市场 (LEM) 的产消者所获得的效用。执行能源交易行为的问题被表述为一个顺序决策问题，以优化产消者在各种能源交易场景中的效用。这包括能源存储系统 (ESS) 提供的应急性或灵活性、太阳能光伏 (PV) 源的结合以及与电网或 LEM 交易能源的决策。结果表明，在 LEM 中交易能源所获得的收益更高，当纳入更多可再生能源时，收益更高。例如，在带有 ESS 的电网中，LEM 交易的平均收益为 35%，而当 PV 和 ESS 结合在一起时，收益将增加到 54%。索引术语 — 太阳能光伏、储能系统、深度 Q 网络、本地能源市场、深度强化学习、优先经验重放。
使用强化学习的药物剂量控制系统
技术，印度安得拉邦翁戈尔 523001 摘要：该项目通过利用强化学习 (RL)（一种复杂的机器学习技术子集）引入了一种优化药物剂量控制策略的开创性方法。核心目标是根据患者的反应实时动态调整药物剂量，从而最大限度地提高治疗效果，同时最大限度地减少潜在的不良反应。通过整合强化学习算法，包括 Q 学习、深度 Q 网络 (DQN) 和演员评论家方法，系统从患者数据中学习，根据个体患者特征、疾病进展和对治疗的反应进行精确的剂量调整。该框架有望通过提供量身定制的药物剂量、增强治疗效果和确保患者安全来彻底改变个性化医疗。该项目的范围不仅涵盖这种创新的基于 RL 的系统的开发和实施，还解决了模型可解释性、可扩展性和法规遵从性等重大挑战，确保其在医疗保健环境中的实际适用性。通过这项工作，我们旨在弥合传统药物处方方法与个性化、优化护理潜力之间的差距，为医疗保健系统的进步做出重大贡献。关键词：精准医疗、强化学习、药物剂量控制、个性化医疗保健、机器学习。
增强学习
这种全面的分析强调了增强学习的潜力（RL）通过检查其在各种学科中的技术和应用来改变智能决策系统。该研究对几种增强学习（RL）方法的优势和缺点进行了彻底的检查，例如Q学习，深Q-Networks（DQN），策略梯度方法和基于模型的RL。本文探讨了包括机器人技术，自主系统和医疗保健在内的多个领域中的RL应用程序，展示了其在处理复杂决策任务时的适应性。RL在医疗保健领域表现出了管理临床资源，识别慢性疾病和改善患者疗法的希望。机器人技术使用加固学习（RL）来创建自动导航和自适应运动技能。该研究强调了增强学习（RL）在管理高维状态空间，延迟奖励和无模型学习方面的优势，但它们还指出了某些缺点，包括样本效率低下和探索 - 开发折衷。本文强调了跨行业增强学习（RL）的灵活性和潜在影响，从而为从业者和学者提供了希望在智能系统中利用RL提供深刻信息的信息。在现实世界中，自适应决策的未来可能是由RL与其他AI方法的集成（例如深度学习和转移学习）的整合来塑造的，这可以进一步扩大其对越来越复杂的领域的适用性。关键字：加固学习，机器学习，人工智能，健康，机器人
学习特定于州的强化学习面具
摘要：有效但充分的探索仍然是强化学习（RL）的关键挑战，尤其是对于马尔可夫决策过程（MDP），具有巨大的动作空间。以前的方法通常涉及将原始动作空间投射到潜在空间或采用环境动作面具以减少动作的可能性。尽管如此，这些方法通常缺乏可解释性或依赖专家知识。在这项研究中，我们介绍了一种新颖的方法，用于自动降低具有离散动作空间的环境中的动作空间，同时保持可解释性。所提出的方法以双重目的学习了特定于州的面具：（1）消除对MDP最小影响的动作，以及（2）在MDP中具有相同行为后果的汇总行动。具体来说，我们介绍了一个新颖的概念，称为国家（BMA）的行动（BMA）来量化MDP内行动的行为后果，并设计一个专门的掩码模型以确保其二进制性质。至关重要的是，我们提出了一个实用的学习程序，用于培训掩模模型，利用任何RL策略收集的过渡数据。我们的方法旨在插入插件和适应所有RL策略，为了验证其有效性，将其集成到两种突出的RL算法中，即DQN和PPO。从迷宫，Atari和µRTS2获得的实验结果显示在RL学习过程中有很大的加速，并且引入方法促进了促进的性能改善。
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1主要功能3 1.1安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2入门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3强化学习技巧和技巧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.4强化学习资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.5 RL算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.6示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.7矢量化环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 1.8政策网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 1.9使用自定义环境。 。 。47 1.9使用自定义环境。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>56 1.10回调。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>584 1.11张板集成。 div>。 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1.15稳定的基线JAX（SBX）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。85 1.16模仿学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 1.17从稳定的生物线迁移。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。87 1.18与NAN和INF一起挖掘。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 90 1.19开发人员指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。87 1.18与NAN和INF一起挖掘。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。90 1.19开发人员指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 1.20节省和加载。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 1.21导出模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 1.22基础RL类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>100 1.23 A2C。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>110 1.24 DDPG。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>110 1.24 DDPG。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。123 1.25 DQN。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。133 1.26她的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。143 1.27 ppo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。147 1.28囊。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。160 1.29 TD3。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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将显着性排名和加强学习的整合...
摘要 - 随着对象检测方法的不断增长，本研究探讨了一系列实验，这些实验是基于强化学习（RL）的视觉注意力 - 与显着排名技术的基于显着性和可持续性解决方案。通过整合初始边界框预测的显着性排名，并随后应用RL技术通过在多个时间步中进行有限的动作来完善这些预测，该研究旨在提高RL对象检测准确性。作为一系列实验提出，该研究研究了使用各种图像提取方法的使用，并探讨了基于深度强化学习的本地化代理训练的各种深层Q-Network（DQN）架构变化。此外，我们通过优先考虑轻巧和更快的模型来优化每个步骤中的检测管道，同时还结合了对检测到的对象进行分类的功能，这是先前的RL方法中缺少的功能。我们表明，通过使用Pascal VOC 2007数据集评估这些训练的代理的性能，开发了更快，更优化的模型。值得注意的是，本研究中获得的最佳平均平均精度（MAP）为51.4，超过了文献中基于RL的单个对象检测器设定的基准。索引术语 - 对象检测，计算机视觉，增强学习，显着排名
基于分支对决 Q 网络的分布式储能系统微电网在线调度
引言微电网是一个很有前途的概念，它可以解决分布式可再生能源和储能系统融入电网的挑战。在线优化是根据系统的实时状态对微电网的运行进行调度，是确保微电网经济运行的关键技术。然而，可再生能源的不确定性给微电网的在线优化带来了巨大的挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了几种在线优化方法，如模型预测控制（MPC）[1]和基于近似动态规划（ADP）的算法[2]。然而，上述方法的在线优化性能依赖于预测信息。因此，性能受到可再生能源和负荷功率的预测精度的影响。为了减少对预测的依赖，已经提出了其他几种微电网在线优化方法，包括Lyapunov优化[3]、CHASE算法[4]以及最近开发的基于深度强化学习（DRL）的优化方法（例如深度Q网络（DQN）[5]、MuZero [6]）。与传统的微电网在线优化方法（例如MPC）相比，基于DRL的算法通过历史可再生能源发电和负载序列来学习操作系统，并且可以在不使用任何预测信息的情况下进行近似最优调度[6]。然而，上述工作主要关注具有单个电池储能系统（BESS）的微电网的在线优化，未能解决BESS的分布式位置特性。随着商业和家庭储能技术的快速发展，大量BESS将安装在微电网的分布式位置。
通过强化学习的智能城市优化基于学习的预测分析
摘要 - 快速移动的城市化和城市的数字过渡的融合要求释放智能能源管理，效率符合可持续性和降低碳足迹，同时为城市居民提供高质量的生活标准。传统解决方案通常发现，考虑到能源的固有背景，各种需求以及不断变化的基础设施要求，处理能源的城市消费的强度和可变性几乎是不切实际的。作为针对挑战的建议解决方案，基于深度学习的预测分析（RLPA）的发展是为了解决为现代城市优化能源的问题。强化学习（RL）是机器学习的一个分支，用于使自主优化AI代理通过顺序决策中的相互作用来学习环境中的策略。加上预测分析时，此类系统可以帮助实时能源预测，能源的分配以及网格稳定性，以实现更具适应性和成本效益的能源系统。本文研究了基于RL的预测分析对最大程度地降低智能城市能源消耗的变革效应，重点是增强需求端的能源管理，最终促进了可靠的可再生能源在分布式网格中的可靠整合并提高网格复原力。一项详细的调查奠定了典型的增强学习模型，例如Q学习，深Q网络（DQN）和参与者 - 批评算法，以评估其在大规模解决能源优化挑战方面的实际实用性。此外，在研究中处理了智能城市基础架构中RL实施，调整智能电网，物联网驱动的能源管理系统以及需求响应计划。本文提出的方法论需要比较在实际实施智能城市项目中使用强化学习以在节能领域的效率，负载
基于强化学习的数字双胞胎在农业中的当前应用和潜在的未来方向
数字双胞胎最近在各个行业中引起了人们的关注，以进行模拟，监视和决策目的，因为它们中的大多数依赖于其架构中的机器学习模型。但是，与其他行业相比，农业数字双胞胎实施仍然有限。与此同时，一般的机器学习，尤其是强化学习，已经证明了它们在农业应用中的潜力，例如优化决策过程，任务自动化和资源管理。数字双胞胎的一个关键方面是在虚拟环境中代表物理资产或系统。这种特征与强化学习的要求很好，这依赖于环境表示能够准确地学习给定任务的最佳政策。因此，在农业中使用增强学习有可能在农业领域开放各种基于强化学习的数字双胞胎应用。为了探索这些领域，本综述旨在将采用强化学习技术在农业环境中采用的现有研究作品进行分类。一方面，创建了有关应用领域的类别，例如机器人技术，温室管理，灌溉系统和作物管理，确定了基于增强学习的数字双胞胎的潜在未来应用领域。另一方面，这些应用中采用的强化学习技术，包括表格方法，深Q-Networks（DQN），策略梯度方法和参与者 - 批判性算法，以获得当前使用的模型的概述。通过此分析，该评论旨在提供有关在农业中整合数字双胞胎和重新执行学习的最新目前的见解。此外，它旨在确定未来研究的差距和机会，包括强化学习和数字双胞胎的潜在协同作用，以应对农业挑战并优化农业流程，为更多的E FFI CIENT和可持续的农业方法铺平了道路。