10.3969/j.issn.1000-386x.2021.12.044
基于强化学习的无线传能网络节点控制算法
以无线传能网络的节点控制问题为研究对象,针对统一化的节点模型设计一种基于策略梯度的强化学习算法.该算法使用神经网络作为控制器,并设计一套奖励机制用来评估控制结果的优劣,以最大化累计奖励为目标优化网络参数,使神经网络控制器达到更好的控制效果.仿真结果表明,只需设置对控制结果的奖励机制,就可以让节点根据供电需求的变化学习到对应的控制策略,适用于近似周期性的供电场景,也适用于极端情况的供电控制.
强化学习;策略梯度;机器学习;电网控制;无线传能
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TP3-05(计算技术、计算机技术)
国防创新基金DUT17GF108
2021-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
274-279
