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[外观设计]日行灯（BUICKREGAL2017DRL）-CN201730657481.8有效
发明人：邵良 -专利权人：江苏维盛汽车科技有限公司
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2018-05-22 - 主分类号： 26-06 文献下载
摘要：1、该外观设计的产品名称是日行灯（BUICKREGAL2017DRL）；2、该外观设计的产品用途用于汽车前部照明警示灯使用；3、该外观设计要点为整体形状；4、最能表明设计要点的图片为主视图。
日行灯 buickregal2017drl

[发明专利]一种基于分布式深度强化学习的动态公交控制系统及方法-CN202210681154.6有效
发明人：聂庆慧;欧吉顺;张海洋;周扬;王天昊;刘路 -专利权人：扬州大学
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分布式深度强化学习的动态公交控制系统及方法，包括历史和实时数据收集模块，用于收集研究路网内部的公交历史数据，公交系统设计模块，根据历史数据参数设计公交系统，根据公交系统收集交通信息实时数据，搭建真实DRL环境模块，用于根据公交系统提供的历史和实时数据对真实DRL公交控制的训练环境进行搭建，构建DRL模型模块，用于根据搭建的DRL训练环境，构建DRL模型，包括DRL的状态、动作、策略和奖励，训练DRL模型模块，用于对DRL模型进行不断训练，学习最优策略，本申请旨在显著减少计划时间和车头时距的偏差，防止偏差向下游累积，避免公交串车现象发生。
一种基于分布式深度强化学习动态公交控制系统方法

[发明专利]车辆用前照灯-CN201210232701.9有效
发明人：小泉浩哉 -专利权人：株式会社小糸制作所
申请日： 2012-07-05 - 公布日： 2013-01-09 - 主分类号： F21S8/10 文献下载
摘要：本发明提供一种车辆用前照灯，其构成为将DRL或CLL等辅助灯的光源和前照灯用光源组装在单一单元中，可以分别进行辅助灯和前照灯的配光控制。DRL用光源配置在向车辆前后方向延伸的第1光轴上。DRL用透镜将从DRL用光源射出的光向车辆前方投影。HL用透镜在与第1光轴平行的第2光轴上具有后方焦点，与DRL用透镜相邻而配置。HL用光源在第2光轴上与DRL用光源相比配置于车辆后方侧。辅助反射镜配置在不与从反射镜朝向HL用透镜的光路发生干涉的位置上，使从DRL用光源射出的光的一部分向HL用透镜入射。
车辆用前照灯

[发明专利]一种面向复杂装备体系对抗的智能博弈训练与仿真装置-CN202210999053.3在审
发明人：陈铮;陈智杰;侯彦丞;龚光红 -专利权人：北京创奇视界科技有限公司;北京航空航天大学
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：仿真基础环境用于实现复杂装备体系对抗的仿真，智能训练框架通过与仿真基础环境数据交互，以实现复杂装备体系对抗的智能博弈训练，解决智能博弈训练与仿真装置的架构设计问题，有效利用算力资源，支撑复杂的战役级作战任务仿真；解决DRL算法的统一接口规范问题，同时支持SADRL和MADRL的训练方法，基于DRL算法组件动态组合快速构建新算法，减少建模人员工作量，实现DRL模型的快速开发和迭代；简化DRL模型与仿真系统的数据交互，解决DRL
一种面向复杂装备体系对抗智能博弈训练仿真装置

[发明专利]一种分布式路由规划模型的构建方法及应用-CN202210238645.3有效
发明人：戴彬;伍仲丽;黄文睿 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式路由规划模型的构建方法及应用，属于网络通信技术领域；本发明为网络中的每个路由器均搭建一个DRL代理，构成了分布式路由规划模型；DRL代理利用图神经网络根据图结构关系对本地特征信息进行聚合与更新，精准刻画网络拓扑之间的关系，将通过多个图卷积层生成的隐藏特征信息与网络特征作为DRL代理的状态输入，通过策略网络输出选择形成路由下一跳的概率。分布式路由规划模型中的各DRL代理相互协作生成总的路由序列，在数据平面中进行分组转发后，根据业务需求计算当前流的奖励，以实现每个DRL代理经过的所有流累积奖励的最大化；本发明所构建的分布式路由规划模型泛化能力较强
一种分布式路由规划模型构建方法应用

[发明专利]一种燃料电池汽车多信号灯车速规划方法-CN202110550474.3有效
发明人：孙超;刘波;孙逢春;任强;周飞鲲 -专利权人：北京理工大学;广州汽车集团股份有限公司
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：DEST_PATH_IMAGE002.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />个交通信号灯的深度强化学习DRL训练场景，建立燃料电池汽车FCV训练模型和交通信号灯模型；定义多信号灯训练DRL环境的状态空间；在训练环境中对DRL10524DEST_PATH_IMAGE002.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />对应的训练好的DRL车速规划模型DRL‑L；将训练好的DRL‑L模型应用到复杂的测试场景，得到全局经济车速；建立FCV动力传动系统模型，在电量维持模式下利用动态规划算法DP计算测试场景下全局车速规划结果的氢耗，并比较不同<
一种燃料电池汽车信号灯车速规划方法

[发明专利]一种基于MEC环境的服务迁移决策方法、装置、设备及介质-CN202310199065.2在审
发明人：宋晖;陈尊炫;陈妍滢;张涵;范善翔 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04L67/1021 文献下载
摘要：本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于MEC环境的服务迁移决策方法、装置、设备及介质，所述方法具体包括：基于多对多预测的Bidirectional LSTM模型，利用已知的人类活动流动性数据构建用户移动预测模型；建立DRL框架，所述DRL框架包括状态s、动作a和奖励r，其中，状态s表示用户与各MEC服务器的距离以及用户当前位置，动作a表示用户可选择的MEC服务器，奖励r表示状态s下采用动作a的回报；通过DQN算法训练所述DRL框架，并根据所述用户移动预测模型获得服务迁移决策模型。本发明通过结合提出的DRL框架和用户移动预测模型来处理移动性服务提供的问题。
一种基于 mec 环境服务迁移决策方法装置设备介质

[实用新型]一种新型车灯-CN201620559050.8有效
发明人：沈海军 -专利权人：上海小糸车灯有限公司
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： F21S8/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种新型车灯，包括设于内的DRL总成和PES总成，PES总成包括PES灯罩以及设于PES灯罩前端的PES支架，PES灯罩内设有光源灯泡，光源灯泡的前侧设有透镜，DRL总成设于PES支架的前侧的上方，PES支架的上端设有阻挡热气流向DRL总成流动的非耐高温材质的翻边。本实用新型本实用新型结构紧凑，设计巧妙，可有效改变热气流的流动方向，从根本上避免DRL总成受PES总成产生的高温影响，提高了行车的安全性，使车灯的使用寿命也得到延长，在满足基本性能要求的同时降低了生产成本
一种新型车灯

[外观设计]车灯（DRL）-CN201730124195.5有效
发明人： S·朴 -专利权人：蔚来汽车有限公司
申请日： 2017-04-14 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： 26-06 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称车灯（DRL）。2．本外观设计产品的用途本外观设计产品用于照明。3．本外观设计产品的设计要点在于车灯（DRL）的形状造型。
车灯 drl

[发明专利]一种自动驾驶车辆导航控制方法及系统-CN202211322372.7在审
发明人：吴艳;高龙飞;王丽芳;苟晋芳 -专利权人：中国科学院电工研究所
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：该方法包括根据车辆与环境状态数据采用优化后的导航模型进行导航；训练过程为根据障碍物的点云数据，采用导航控制算法确定车辆控制量；根据车辆控制量和车辆与环境状态数据，采用DRL决策网络构建导航模型；DRL决策网络包括根据车辆与环境状态数据和车辆控制量输出第一车辆控制量的DRLActor网络；根据第一车辆控制量、车辆控制量以及车辆与环境状态数据输出两组车辆控制量对应的期望收益，确定最终控制量并进行输出的DRL Critic网络；利用奖惩机制对导航模型进行优化。本发明能够提高DRL方式的自动驾驶导航控制的精度和神经网络训练收敛速度、降低神经网络训练收敛难度。
一种自动驾驶车辆导航控制方法系统

[发明专利]基于深度强化学习的无线网络模拟器-CN202211334956.6在审
发明人：刘强;N·J·崔 -专利权人：诺基亚通信公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：根据示例实施例，设备被配置为深度强化学习DRL代理，以模拟网络组件的行为。DRL代理将网络状态和用户业务取作输入。它生成下一个网络状态和用户性能。模拟器的训练算法是为DRL代理配置的，并且它是为处理网络组件中的时间相关性质而导出的。模拟器使用一种训练算法，使得它使能在利用真实网络组件和用户收集的有限数量的转变下进行鲁棒的推断。
基于深度强化学习无线网络模拟器

[发明专利]用于无线系统中基于深度强化学习（DRL）的调度的方法和系统-CN202180049066.8在审
发明人： V·萨克塞纳;J·斯蒂根贝格;S·泰亚蒙;E·加迪米 -专利权人：瑞典爱立信有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本文公开了用于基于深度强化学习(DRL)的分组调度的系统和方法。在一个实施例中，一种由网络节点执行的用于基于DRB的调度的方法，包括：使用用于与多个期望网络性能行为中的一个期望网络性能行为相关的多个网络性能指标的偏好向量来执行基于DRL的调度过程，该偏好向量定义用于与该多个期望网络性能行为中的该一个期望网络性能行为相关的该多个网络性能指标的权重以此方式，以其中联合优化多个性能指标的方式来提供基于DRL的调度。
用于无线系统基于深度强化学习 drl 调度方法

[发明专利]一种移动机器人在匹配网络在强化学习中的应用方法-CN202310795952.6在审
发明人：张祺琛;倪彬;滕伟;潘志刚;彭志颖 -专利权人：中国人民解放军空军勤务学院
申请日： 2023-07-01 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种移动机器人在匹配网络在强化学习中的应用方法，模型主要包括近端策略优化算法(PPO)和匹配网络，其中PPO用于实现机器人在未知环境下的导航，匹配网络则用于提供机器人每个动作的奖励值，本发明一种移动机器人在匹配网络在强化学习中的应用方法，提高DRL在导航任务的训练速度；在DRL训练开始前仅需提供少量当前环境下成功的样本即可实现准确的奖励函数生成；通过DRL实现机器人在复杂、未知环境下端到端的导航，该模型通过比较当前机器人的路径样本与提供的正负样本之间的区别得到奖励值
一种移动机器人匹配网络强化学习中的应用方法

[发明专利]基于对抗地图的深度强化学习导航应用鲁棒性增强方法-CN202210447172.8在审
发明人：桓琦;郭敏;马晓军;曾颖明;方永强 -专利权人：北京计算机技术及应用研究所
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明针对深度强化学习导航应用，为提高真实环境下DRL导航系统的鲁棒性，保证DRL导航模型在多种地图上均可安全导航，基于对抗样本的基本原理，提出了对抗地图的定义以及生成方法，并在此基础上通过“以攻促防”的方式，从对抗样本攻防角度出发，设计了一种基于对抗地图的鲁棒性增强方法，能够解决在真实环境下如何将对抗扰动添加到智能模型输入的问题，为真实环境下DRL导航模型的鲁棒性增强提供了一套可用的方案。
基于对抗地图深度强化学习导航应用鲁棒性增强方法

[发明专利]一种基于区块链和深度强化学习的电力调度方法-CN202211167510.9在审
发明人：李先贤;周梁昊杰;刘鹏;李东城;陈柠天;霍浩;王博仪 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链和深度强化学习的电力调度方法，包括如下步骤：步骤一、用户注册；步骤二、采集数据并加密上链；步骤三、DRL状态空间、动作空间设置；步骤四、DRL奖励函数R(t)设置以及用户约束与惩罚机制；步骤五、基于改进DQN的DRL训练获得预测结果，向电网部门申报电力；步骤六、信誉值更新；步骤七、电网部门将调度信息使用申请用户的公钥加密后上传到区块链进行保存，用户信誉值同样上链存储在区块链中；步骤八
一种基于区块深度强化学习电力调度方法

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