专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]用于多目标决策的分层强化学习框架训练方法-CN202211151286.4在审
  • 王昱;任田君;关智慧 - 沈阳航空航天大学
  • 2022-09-21 - 2022-12-13 - G06F30/27
  • 本发明提供了一种多目标决策的分层强化学习框架训练方法,包括基于所研究的实际问题,建立智能体与环境交互的仿真环境模型;将实际问题划分为多个子目标,通过分配不同的目标权重建立多个奖励函数模型;基于奖励函数模型建立对应的多个DDPG模型;将各DDPG模型的对应策略视为离散动作建立对应的DDQN模型;将DDPG模型作为底层决策模型,DDQN模型作为选择底层决策模型的顶层决策模型,构建分层强化学习框架;基于分层强化学习框架和仿真环境模型进行交互并存储经验;依照设定的模型训练频率训练DDPG模型和DDQN模型,判断模型是否满足需求,若满足需求则退出训练过程,否则重新存储经验、训练模型。构建能更快接近最终目标的分布式决策模型,生成最优连续策略组合。
  • 用于多目标决策分层强化学习框架训练方法

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