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使用深钢筋学习的非线性最佳控制
摘要，我们根据深钢筋学习的应用（DRL）提出了范式控制流体流体的转变。此策略正在迅速在机器学习社区中传播，并且以与非线性控制理论的联系而闻名。DRL的起源可以追溯到最佳控制对非线性问题的概括，在连续公式中引导到Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，DRL旨在提供离散的，数据驱动的近似值。DRL中唯一的先验要求是定义瞬时奖励，以衡量系统处于给定状态时动作的相关性。然后将值函数定义为预期的累积奖励，这是最大化的目标。通过神经网络近似控制动作和值函数。在这项工作中，我们通过参数分析在一维[4]中控制了DRL和重新发现我们最近控制Kuramoto-Sivashinsky（KS）方程的结果。
深度强化学习找到了涡流的新策略...
是一种有前途的机器学习方法，用于主动流量控制（AFC），深入加固学习（DRL）已成功地用于各种情况下，例如在层状和易变的湍流条件下的固定气缸的拖动减少。但是，DRL在AFC中的当前应用仍然存在缺点，包括过度传感器使用，不清楚的搜索路径和不足的鲁棒性测试。在这项研究中，我们的目标是通过应用DRL引导的自我旋转来抑制圆柱体在锁定条件下的涡流诱导的振动（VIV）来解决这些问题。只有由圆柱体的加速度，速度和位移组成的状态空间，DRL代理就学习了一种有效的控制策略，该策略成功地抑制了99的VIV幅度。6％。通过在感觉运动提示的不同组合和灵敏度分析之间进行系统的比较，我们确定了与流动物理学相关的搜索路径的三个不同阶段，其中DRL代理会调整动作的幅度，频率和相位滞后。在确定性控制下，仅需要一点强迫来维持控制性能，并且体内频率仅受到略微影响，这表明目前的控制策略与利用锁定效应的效果不同。通过动态模式分解分析，我们观察到，在受控情况下，主导模式的增长率均为负面，表明DRL明显增强了系统稳定性。此外，涉及各种雷诺数字和上游扰动的测试证实了学习的控制策略是可靠的。最后，本研究表明，DRL能够用很少的传感器控制VIV，从而使其有效，有效，可解释和健壮。我们预计DRL可以为AFC提供一个一般框架，并对基础物理学有更深入的了解。
通过预测分析增强网络安全
摘要 - 启用6G的车辆网络面临着确保超级可靠的低延迟通信（URLLC）及时提供安全关键信息的挑战。车辆对所有（V2X）通信系统的现有资源分配方案主要依赖于基于传统优化的算法。但是，由于解决方案方法的高复杂性和沟通开销，这些方法通常无法保证在动态车辆环境中URLLC应用的严格可靠性和潜伏期需求。本文提出了一种基于联合功率和块长度分配的基于新颖的深钢筋学习（DRL）框架，以最大程度地减少基于URLLC的下链接V2X通信系统的有限块长度（FBL）示例中最坏的解码错误概率。该问题被称为非凸层混合构成非局部编程问题（MINLP）。最初，基于在块长度中得出解码误差概率的关节凸的基础，开发了一种基于优化理论的算法，并在感兴趣的区域内传输功率变量。随后，提出了一种有效的事件触发的基于DRL的算法来解决关节优化问题。将事件触发的学习纳入DRL框架中，可以评估是否启动DRL流程，从而减少DRL过程执行的数量，同时保持合理的可靠性性能。DRL框架由两层结构组成。在第一层中，在中央教练中建立了多个深Q-NETWORKS（DQN）以进行块长度优化。第二层涉及参与者 - 批评网络，并利用了基于深层的确定性策略颁奖典礼（DDPG）的算法来优化功率分配。仿真结果表明，所提出的事件触发的DRL方案可以实现关节优化方案的95％，同时为不同的网络设置减少DRL执行最多24％。
自主驾驶的深度加固学习...
4,5 DHOLE PATIL工程学院信息技术系摘要：自动驾驶系统（ADS）有望彻底改变运输的未来，有望提高安全性，效率和便利性。深度强化学习（DRL）已成为解决动态环境中复杂决策任务的强大方法，使其成为开发智能自动驾驶汽车的有前途的候选人。本文探讨了DRL技术在自主驾驶中的应用，重点是感知，计划和控制的整合。我们回顾了最新的DRL算法，包括深Q-networks（DQN），近端策略优化（PPO）和软演员（SAC），并检查它们在启用端到端学习驾驶政策方面的作用。此外，我们讨论了在现实世界自动驾驶场景中部署DRL所固有的挑战，包括样本效率低下，安全限制和SIM对差距。最后，本文提出了案例研究和实验结果，这些结果强调了DRL在复杂环境中提高自动驾驶性能的潜力，同时识别未来的研究方向以解决该领域的开放问题。关键字：深入强化学习（DRL），自主驾驶系统（ADS），深Q网络（DQN），近端政策优化（PPO），软演员 - 批评（SAC），端到端学习，SIM到sim-to-to-to-eal toe to toception，感知和控制，感知和控制，安全自动驾驶，安全的自动驾驶，政策学习。1。传统上，自主驾驶任务被分解为模块化组件，例如感知，计划和控制，每个组件单独解决。引言自主驾驶系统（ADS）代表了现代时代最具变革性的技术之一，其潜力通过增强安全性，减少交通拥堵并提高能源效率来彻底改变运输。深度加固学习（DRL）由于其处理动态，复杂的环境的能力，在这些系统的开发中获得了显着的牵引力。drl允许自动驾驶汽车根据周围环境的持续反馈做出决定，这对于确保在现实驾驶条件下安全有效导航至关重要[1]。但是，最新的方法倡导端到端学习系统，该系统利用DRL直接从原始感觉输入中学习最佳驾驶策略
着装：智能网络基于扩散推理的奖励成型方案
摘要 - 通过人工智能（AI）基于人工智能（AI）基于人工智能的沟通优化仍然是基础的基础。作为第六代（6G）通信网络追求全赛纳里奥的覆盖范围，在复杂的极端环境中的选择提出了未经证实的挑战。这些环境的动态性质，结合物理约束，使AI解决方案（例如深度强化学习（DRL））很难为培训过程获得有效的奖励反馈。但是，许多现有的基于DRL的网络优化研究通过理想化的环境设置忽略了这一挑战。受到生成AI（Genai）（尤其是扩散模型）的强大功能的启发，在捕获复杂的潜在分布时，我们引入了一种新颖的基于扩散推理的奖励成型方案（着装），以实现强大的网络优化。通过对观察到的环境状态进行调节和执行动作，着装利用扩散模型的多步降级过程作为深层推理的一种形式，逐渐完善了潜在表示，以产生有意义的辅助奖励信号，以捕获网络系统模式。此外，连衣裙设计用于与任何DRL框架的无缝集成，允许连衣裙辅助的DRL（装扮得出）即使在极端的网络环境下也可以实现稳定而有效的DRL培训。实验结果表明，穿着的DRL大约达到1。礼服代码可从https://github.com/nice-hku/dress获得。与基线方法相比，在稀疏奖励无线环境中的收敛速度比其原始版本快于其原始版本，并且在多个一般DRL基准环境中的性能得到了显着改进。
使用 AI 玩家预测游戏难度和参与度
本文介绍了一种用于预测人类玩家行为和体验的自动游戏测试新方法。我们之前已经证明，深度强化学习 (DRL) 游戏代理可以预测游戏难度和玩家参与度，并将其操作化为平均通过率和流失率。我们通过使用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 增强 DRL 来改进这种方法。我们还基于以下观察激发了一种增强的预测特征选择策略：AI 代理的最佳表现可以产生比代理平均表现更强的与人类数据的相关性。这两种添加方式都可以持续提高预测准确性，并且 DRL 增强型 MCTS 在最难的级别上的表现优于 DRL 和原始 MCTS。我们得出结论，通过自动游戏测试进行玩家建模可以从结合 DRL 和 MCTS 中受益。此外，如果 AI 游戏玩法平均而言无法产生良好的预测，那么研究重复的最佳 AI 代理运行的子集也是值得的。
研讨会设施的布局优化基于深度强化学习
摘要：随着智能制造的快速发展，虚拟现实技术在优化车间设施布局中的应用已成为制造业的发展趋势之一。虚拟现实技术已提出了针对研讨会设施布局优化问题（WFLOP）实时解决方案的工程要求。但是，很少有学者研究了这种解决方案。深层增强学习（DRL）在实时解决组合优化问题方面有效。WFLOP也是一个组合优化问题，使DRL可以实时解决WFLOP。因此，本文提议将DRL应用于解决双目标WFLOP。首先，本文构建了双目标WFLOP数学模型，并提出了一种新颖的双目标DRL框架。然后，DRL框架将WFLOP双目标问题分解为多个子问题，然后对每个子问题进行建模。为了减少计算工作量，采用了社区参数传输策略。为被吸引的子问题构建了链条规则，并使用改进的指针网络来解决子问题的双向目标。最后，通过将芯片生产研讨会的设施布局作为案例研究来验证该方法的有效性。
自动驾驶汽车赛车的平衡奖励启发的增强学习
自动驾驶汽车赛车引起了广泛的兴趣，因为它在极限的自动驾驶中具有巨大的潜力。基于模型和基于学习的方法已被广泛用于自主赛车。但是，基于模型的方法在仅可用局部感知时无法应对动态环境。作为比较，基于学习的方法可以在本地感知下处理复杂的环境。最近，深度强化学习（DRL）在自主赛车上越来越受欢迎。DRL通过处理复杂情况并利用本地信息来优于传统的基于学习的方法。DRL算法，例如近端政策算法，可以在自动驾驶竞争中的执行时间和安全性之间达到良好的平衡。但是，传统DRL方法的训练结果在决策中表现出不一致的正确性。决策中的不稳定引入了自动驾驶汽车赛车的安全问题，例如碰撞到轨道边界中。所提出的算法能够避免碰撞并提高训练质量。在物理发动机上的仿真结果表明，所提出的算法在避免碰撞中的其他DRL算法优于其他DRL算法，在急剧弯曲期间实现更安全的控制以及多个轨道之间的较高训练质量。关键字：自动驾驶汽车赛车，本地规划，近端政策优化，平衡奖励功能。
具有深度强化学习的参数 PDE 控制......
参数偏微分方程 (PDE) 的最优控制在工程和科学领域的许多应用中都至关重要。近年来，科学机器学习的进步为参数偏微分方程的控制开辟了新的领域。特别是，深度强化学习 (DRL) 有可能在各种应用中解决高维和复杂的控制问题。大多数 DRL 方法依赖于深度神经网络 (DNN) 控制策略。然而，对于许多动态系统，基于 DNN 的控制策略往往过度参数化，这意味着它们需要大量的训练数据、表现出有限的鲁棒性并且缺乏可解释性。在这项工作中，我们利用字典学习和可微分 L 0 正则化来学习参数偏微分方程的稀疏、鲁棒和可解释的控制策略。我们的稀疏策略架构与 DRL 方法无关，可以在不同的策略梯度和参与者-评论家 DRL 算法中使用，而无需改变其策略优化程序。我们在控制参数化 Kuramoto-Sivashinsky 和对流-扩散-反应 PDE 的挑战性任务上测试了我们的方法。我们表明，我们的方法 (1) 优于基于 DNN 的基准 DRL 策略，(2) 允许推导所学最优控制律的可解释方程，以及 (3) 推广到 PDE 的未知参数而无需重新训练策略。
通过对抗攻击和培训进行强大的深入强化学习：调查
深度加固学习（DRL）是一种在各种复杂环境中训练自主代理的方法。尽管在众所周知的环境中表现出色，但它仍然容易受到较小条件的变化，这引起了人们对其在现实世界应用中的可靠性的担忧。为了改善Usabil的影响，DRL必须表现出可信赖和稳健性。通过对环境动力学的良好适合对抗性攻击进行训练，通过训练代理人来训练代理商，将DRL鲁尔的鲁棒性转化为未知变化的鲁棒性。解决这个关键问题时，我们的工作对当代对抗攻击方法进行了深入分析，系统地对其进行了分类并比较其目标和操作机制。此分类提供了一个详细的见解，以了解对抗性攻击如何有效地评估DRL代理的弹性，从而为增强其稳健性铺平了道路。