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结合加强学习的群控分区算法

作者:李伟; 毕晓亮; 叶庆泰分区算法多智能体系统加强学习电梯群控系统

摘要:运用加强学习算法解决电梯群控问题往往受限于算法收敛速度慢,很难扩展至具有更高楼层、更多电梯的群控系统.分割状态空间为几个区域,建立具有分割功能的加强学习系统是必要的.所提出的系统结构及其底层工作原理具有普遍意义,可用于解决大状态空间上的最优控制问题,开发了基于群控分区算法的分割模块,运行结果表明了此系统的优势.

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上海交通大学学报

《上海交通大学学报》(月刊)创刊于1956年,由中华人民共和国教育部主管,上海交通大学主办,CN刊号为:31-1466/U,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《上海交通大学学报》主要刊载船舶与海洋工程、动力、机械、能源、材料、电气、电子、计算机、化工、生物工程、管理科学,以及数学、物理、工程力学等方面的最新研究成果。

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