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在自动驾驶决策场景下,为解决强化学习算法安全性差、学习效率低的问题,提出一种在算法的训练阶段添加基于价值的安全约束和虚拟奖励的方法。首先,利用状态、动作价值函数和安全判断规则,对智能体执行的动作进行基于价值的安全约束,选择价值高且安全的动作。然后,向回放池添加包含虚拟奖励的预测轨迹数据,以补充由于约束而未能获取的试错动作信息和相应的状态、奖励信息。最后,为进行加减速和换道决策实验,基于修改后的高速公路仿真环境highway-env搭建了3车道高速公路场景,并以深度Q网络(Deep Q Network, DQN)算法为基础,分别训练和测试了无安全约束的算法、拥有基于规则的安全约束的算法和拥有基于价值的安全约束的算法。结果表明,考虑加速、减速、保持车速和车道、向左换道、向右换道共5种动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比无安全约束的算法高3倍以上,平均回报提升28%;仅考虑向左换道、向右换道、保持车道这3种换道动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比基于规则的安全约束算法高0.11,平均回报提升6%;都添加基于价值的安全约束时,考虑5种动作的算法相较于考虑3种动作的算法成功率低0.06但... 相似文献
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报告会上,交通运输部副部长高宏峰概括了连云港市"雷锋车"组先进事迹的时代内涵和精神实质,对深入开展向江苏省连云港市"雷锋车"组学习活动提出了具体要求。同志们:今天,中宣部、交通运输部、江苏省委在这隆重举行连云港市新浦汽车总站"雷锋车"组先进事迹报告会,进一步广泛动员和深入开展向"雷锋车"组 相似文献
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支持向量机增量学习算法研究 总被引:15,自引:0,他引:15
给出了使用多支持向量机进行增量学习的算法.传统的支持向量机不具有增量学习性能,而常用的增量学习方法各具有不同的优缺点,基于固定划分和过间隔技术,提出了使用多支持向量机进行增量学习的算法;使用此算法,针对标准数据集BUPA及用NDC生成的数据集OUTTRAIN进行了实验,结果表明,使用单一的支持向量机进行增量学习,不论采用过间隔还是固定划分技术,其增量学习的正确率不及使用多支持向量机增量学习算法的正确率。 相似文献
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城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化. 相似文献
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为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州... 相似文献
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