با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
دسته بندی:
یادگیری تقویتی - Reinforcement-Learning
سال انتشار:
2020
عنوان انگلیسی مقاله:
A composite learning method for multi-ship collision avoidance based on reinforcement learning and inverse control
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
یک روش یادگیری ترکیبی برای جلوگیری از برخورد چند حرکتی مبتنی بر یادگیری تقویتی و کنترل معکوس
منبع:
Sciencedirect - Elsevier - Neurocomputing, 411 (2020) 375-392. doi:10.1016/j.neucom.2020.05.089
نویسنده:
Shuo Xie, Xiumin Chu, Mao Zheng ⇑, Chenguang Liu
چکیده انگلیسی:
Model-free reinforcement learning methods have potentials in ship collision avoidance under unknown
environments. To defect the low efficiency problem of the model-free reinforcement learning, a composite
learning method is proposed based on an asynchronous advantage actor-critic (A3C) algorithm, a long
short-term memory neural network (LSTM) and Q-learning. The proposed method uses Q-learning for
adaptive decisions between a LSTM inverse model-based controller and the model-free A3C policy.
Multi-ship collision avoidance simulations are conducted to verify the effectiveness of the model-free
A3C method, the proposed inverse model-based method and the composite learning method. The simulation
results indicate that the proposed composite learning based ship collision avoidance method outperforms
the A3C learning method and a traditional optimization-based method
Keywords: Ship collision avoidance | Asynchronous advantage actor-critic | Long short-term memory neural network | Inverse control
قیمت: رایگان
توضیحات اضافی:
تعداد نظرات : 0