阶梯式碳交易机制以及优化调度模型求解算法是进行园区综合能源系统(community integrated energy system,CIES)优化调度的重要因素,现有文献对这两个因素的考虑不够全面。为此,文中在考虑阶梯式碳交易机制的基础上,提出采用近端策略优...阶梯式碳交易机制以及优化调度模型求解算法是进行园区综合能源系统(community integrated energy system,CIES)优化调度的重要因素,现有文献对这两个因素的考虑不够全面。为此,文中在考虑阶梯式碳交易机制的基础上,提出采用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法求解CIES低碳优化调度问题。该方法基于低碳优化调度模型搭建强化学习交互环境,利用设备状态参数及运行参数定义智能体的状态、动作空间及奖励函数,再通过离线训练获取可生成最优策略的智能体。算例分析结果表明,采用PPO算法得到的CIES低碳优化调度方法能够充分发挥阶梯式碳交易机制减少碳排放量和提高能源利用率方面的优势。展开更多
为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型。首先,该模型...为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型。首先,该模型融合LSTM和PPO算法作为视觉导航的网络模型;其次,通过移动机器人动作,与目标距离,运动时间等因素设计奖励函数,用以训练目标;最后,以移动机器人第一视角获得的RGB-D图像及目标点的极性坐标为输入,以移动机器人的连续动作值为输出,实现无地图的端到端视觉导航任务,并根据推理到达未接受过训练的新目标。对比前序算法,该模型在模拟环境中收敛速度更快,旧目标的导航成功率平均提高17.7%,新目标的导航成功率提高23.3%,具有较好的导航性能。展开更多
文摘为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型。首先,该模型融合LSTM和PPO算法作为视觉导航的网络模型;其次,通过移动机器人动作,与目标距离,运动时间等因素设计奖励函数,用以训练目标;最后,以移动机器人第一视角获得的RGB-D图像及目标点的极性坐标为输入,以移动机器人的连续动作值为输出,实现无地图的端到端视觉导航任务,并根据推理到达未接受过训练的新目标。对比前序算法,该模型在模拟环境中收敛速度更快,旧目标的导航成功率平均提高17.7%,新目标的导航成功率提高23.3%,具有较好的导航性能。
