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[发明专利]一种具有适应性的DQN模型优化方法及应用-CN202211392142.8在审
发明人：谭墍元;袁倩;郭伟伟;刘福裕 -专利权人：北方工业大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供一种具有适应性的DQN模型优化方法及应用，方法包括：设计交叉口，定义DQN模型的状态、动作和奖励函数，设置DQN模型的超参数；设定多个交通场景；基于多个交通场景对DQN模型分别进行训练，得到多个训练后的DQN模型；设定新交通场景；将多个交通场景中的至少一个交通场景以及新交通场景作为测试交通场景，基于测试交通场景对多个训练后的DQN模型分别进行适应性检验，筛选得到优化后的DQN模型。本发明通过设计的多个交通场景分别对DQN模型进行训练，通过设计的测试交通场景对训练后的多个DQN模型进行适应性检验，筛选出优化后的DQN模型，可适用于不同交叉口的各交通场景，实现对不同交叉口的交通信号控制
一种具有适应性 dqn 模型优化方法应用

[发明专利]一种基于自举DQN的增强学习深度搜索方法-CN201611207986.5在审
发明人：夏春秋 -专利权人：深圳市唯特视科技有限公司
申请日： 2016-12-23 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自举DQN的增强学习深度搜索方法，主要内容包括自举Deep Q Network(DQN)、深度搜索和环境背景；其中自举Deep Q Network包括自举样本和自举DQN，深度搜索包括深度搜索测试和自举DQN驱动深度搜索，环境背景包括生成在线自举DQN和自举DQN驱动。自举DQN是一种结合了深度学习与深度探索的实用强化学习算法，证明了自举可以对深度神经网络产生有效的不确定性估计，也可扩展到大规模的并行系统，在多个时间步骤上对信息进行排序，保证样本的多样性；在复杂的环境中自举DQN作为有效的增强学习中的一种算法，并行处理大量数据，计算成本低，学习效率高，性能表现优异。
一种基于 dqn 增强学习深度搜索方法

[发明专利]一种基于P-DQN算法的混合动力系统能量管理方法-CN202210754220.8在审
发明人：郭爱君;周健豪;赵万忠;常家庆;汪杰 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于P‑DQN算法的混合动力系统能量管理方法，属于混合动力汽车能量管理领域，可以同时使用离散动作和连续动作，而且在保证汽车动力性的前提下，实现较好的燃油经济性。本发明包括：首先建立P‑DQN代理模型；其次设置P‑DQN代理模型的状态、动作，动作参数和回报，得到设置后的P‑DQN代理模型；然后获取相关训练数据集，根据获得的相关训练数据集训练所述P‑DQN代理模型得到训练后的P‑DQN代理模型；最后使用训练后的P‑DQN代理模型进行并联式混合动力车辆的能量管理，以获取更好的控制效果。
一种基于 dqn 算法混合动力系统能量管理方法

[发明专利]一种基于改进DQN算法的室内巡逻机器人自主导航方法-CN202210020980.6在审
发明人：毛树人;郑剑锋;周海翔;吴振裕;孔鹏程 -专利权人：常州大学
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及DQN算法技术领域，尤其涉及一种基于改进DQN算法的室内巡逻机器人自主导航方法，包括S1、巡逻机器人感知自身周围的环境信息，并结合自身的位置信息和将到达的目标点组成一个状态空间，在状态空间中依次设置若干目标点，并作为DQN算法的输入；S2、对DQN算法的目标函数进行改进，使目标点不断变起始点，直到最后一个目标点；S3、通过对奖惩函数r进行改进，提高DQN算法收敛速度。本发明对DQN算法进行改进，避免算法陷入死循环的问题；将机器人行驶的路径分段化，大大减少了DQN算法的迭代次数；通过改进奖惩函数，使DQN算法收敛速度加快，从而完成室内巡逻机器人自主导航的任务。
一种基于改进 dqn 算法室内巡逻机器人自主导航方法

[发明专利]基于深度强化学习的智能工厂生产作业调度方法及系统-CN202110741641.2在审
发明人：董晨;熊乾程;洪祺瑜;陈震亦 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度强化学习的智能工厂生产作业调度方法，包括以下步骤：步骤S1:获取每个任务各个工序在对应机器上的处理数据，并预处理后构成训练集；步骤S2:构建深度强化学习DQN模型，所述深度强化学习DQN模型包括DQN深度学习网络结构和DQN强化学习模块；步骤S3:训练深度强化学习DQN模型，得到训练后的深度强化学习DQN模型；步骤S4:将待生产任务调度数据进行预处理后输入训练后的深度强化学习DQN
基于深度强化学习智能工厂生产作业调度方法系统

[发明专利]基于MP-DQN的中继辅助多通道FSO网络动态资源分配方法-CN202310262334.5在审
发明人：韩一石;谢少武;郑耿鑫;梁红霞;甘园园 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04B10/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于MP‑DQN的中继辅助多通道FSO网络动态资源分配方法，包括：获取训练数据集，并建立MP‑DQN代理模型；设置所述MP‑DQN代理模型的状态空间、动作空间，动作参数和奖励，得到设置后的MP‑DQN代理模型；根据所述训练数据集训练所述MP‑DQN代理模型，得到训练后的MP‑DQN代理模型；使用训练后的MP‑DQN代理模型进行中继辅助多通道的FSO网络资源分配；本发明所述的方法，充分考虑
基于 mp dqn 中继辅助通道 fso 网络动态资源分配方法

[发明专利]一种采用DQN的FPGA任务调度优化方法及系统-CN202110998550.7在审
发明人：伍卫国;王今雨;康益菲;冯雅琦;栗怡文 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用DQN的FPGA任务调度优化方法及系统，定义非均匀分布的FPGA片上可重构资源模型，对CLB，BRAM与DSP资源进行建模，将建模结果作为在线任务的放置芯片载体对在线任务进行特征化表示，使用在线任务可选建模结果作为目标芯片，将在线任务和目标芯片所定义的定长数据作为DQN网络的输入数据，采用DQN的奖励函数作为神经网络的反馈，以DQN更新价值函数进行更新；使用DQN和最优最长贴合算法对DQN网络进行联合训练；在每一次的调度事件中找到合适的目标芯片以及最优的放置结果，将在线任务和目标芯片输入训练好的DQN网络，选择奖励值最高的目标芯片作为对应任务的运行芯片，实现任务调度优化。
一种采用 dqn fpga 任务调度优化方法系统

[发明专利]一种基于拆分动作空间的深度强化学习斗地主游戏方法-CN202210322815.6在审
发明人：孔燕;芮烨锋 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：对斗地主游戏动作空间按照主牌和副牌拆分为主牌动作空间和副牌动作空间；对样本数据进行编码和预处理；再构建主牌DQN网络，预训练主牌奖励函数来更新样本中的奖励值，将新的样本输入主牌DQN网络进行训练；构建副牌DQN网络，设计副牌奖励函数、更新样本中奖励值并放入副牌DQN网络训练；以单一DQN网络的智能体作为比较对象，以游戏胜率作为比较标准，比较主副牌DQN和单一DQN的表现，并进行可视化展示。
一种基于拆分动作空间深度强化学习地主游戏方法

[发明专利]一种基于DQN的智能体训练方法-CN202111334941.5在审
发明人：曹子建;贾浩文;傅妍芳;容晓峰;杜志强;王振雨;李骁;李建 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于DQN的智能体训练方法，包括：随机初始化DQN网络的网络参数，得到若干初始DQN网络；将每个初始DQN网络的所有网络参数，映射得到一个个体，所有个体构成初始种群；对初始种群进行差分演化操作并将新一代网络参数种群作为下一代的初始种群重复差分演化操作，直至达到预设的演化条件，得到最终网络参数种群；利用预设的适应度函数对最终网络参数种群中每个个体进行评价，输出最优个体的信息；根据最优个体的信息初始化DQN网络的网络参数；对参数初始化的DQN网络进行训练，得到智能体。本发明的方法，在DQN训练过程中，加快了执行效率，减少了训练所需的时间资源，提高了游戏问题中智能体训练的即时性。
一种基于 dqn 智能训练方法

[发明专利]一种基于DM-DQN的移动机器人路径规划方法-CN202210673628.2在审
发明人：顾玉宛;朱智涛;吕继东;石林;徐守坤;刘铭雨 -专利权人：常州大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及DQN算法技术领域，尤其涉及一种基于DM‑DQN的移动机器人路径规划方法，包括建立基于DM‑DQN的移动机器人路径规划模型；设计DM‑DQN算法的状态空间、动作空间、DM‑DQN网络模型和奖励函数；对DM‑DQN算法进行训练，获得了经验奖励值，完成机器人无碰撞的路径规划。
一种基于 dm dqn 移动机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于回溯DQN的雷达抗干扰智能决策方法-CN202310627693.6有效
发明人：兰岚;朱圣棋;张翔;李西敏;全英汇;许京伟;廖桂生;黄磊 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于回溯DQN的雷达抗干扰智能决策方法，包括：根据接收的回波信号的干扰类型，确定对应的干扰状态；根据干扰状态，利用训练完成的DQN算法神经网络，遍历抗干扰方法库中的抗干扰方法，实现雷达抗干扰智能决策；其中，利用基于回溯更新Q值的方法对DQN算法神经网络进行训练，得到训练完成的DQN算法神经网络。本发明方法结合雷达抗干扰技术与强化学习中的DQN算法，提出了一种回溯DQN算法，该算法在目标网络的更新公式中加入了回溯更新Q值，该回溯更新Q值的引入能降低优数据变化的影响，提高雷达智能决策系统的稳健性，
一种基于回溯 dqn 雷达抗干扰智能决策方法

[发明专利]一种基于DQN的无人机路径规划方法-CN202110591320.9在审
发明人：郑可心;刘小波;周志浪;代浩然;王端初;肖肖;龚鑫;乔禹霖;刘鹏;杨健峰;张超超 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于DQN的无人机路径规划方法，首先用栅格法生成训练集；设置障碍的奖励函数，并初始化强化学习的Q值；构建DQN中的卷积神经网络，并训练模型；在DQN中构建图像分割网络Mask R‑NN，并使用遥感图像对训练好的本发明实现DQN算法在真实环境图像中进行路径规划，为DQN在真实环境中路径规划研究做铺垫。
一种基于 dqn 无人机路径规划方法

[发明专利]基于LSTM-DQN的无人车避障方法-CN202211540567.9在审
发明人：王帅家;朱耀琴 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑DQN的无人车避障方法，包括：通过无人车探测周围环境信息，并将环境信息输入到LSTM‑DQN模型中；利用LSTM‑DQN模型中的长短期记忆网络对环境信息进行特征提取，并与数据库进行比对，确定障碍物的类型，完成对障碍物的预测；将障碍物预测结果输入LSTM‑DQN模型训中训练好的DQN部分，给出最优避障动作，无人车执行当前最优避障策略。
基于 lstm dqn 无人车避障方法

[发明专利]一种基于树形无效动作屏蔽的DQN数据库索引推荐方法-CN202211143364.6在审
发明人：吴杨;李宁;潘天蕊;张利军 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于树形无效动作屏蔽的DQN数据库索引推荐方法，在给定数据库表结构、数据、查询负载的情况下可为数据库设计与运维人员推荐最优的索引设计方案。在传统DQN的基础上，首先使用Double DQN和Dueling DQN技术进行改进，其次依据复合索引的最左原则，选择已推荐的索引，在其右边新增列，产生新的复合索引，并用树形结构统计候选索引，在训练DQN
一种基于树形无效动作屏蔽 dqn 数据库索引推荐方法

[发明专利]一种多目标优化的机床柔性车间调度方法及系统-CN202110986700.2在审
发明人：杜宇;李俊青 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />和在线网络Q；利用激励函数进行深度Q网络DQN本公开利用EAs和DRL的优点，提出了针对FJSP的基于知识的分布估计算法(EDA)和DQN的混合算法EDA‑DQN。利用基于Pareto方法对最大完工时间和总电费进行优化。在EDA‑DQN中，DQN部分为一个局部搜索选择器，负责在不同的调度状态下选择适宜的局部搜索策略；EDA部分用于提高算法的探索能力，DQN部分用于提高算法的挖掘能力。
一种多目标优化机床柔性车间调度方法系统

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