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[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。 相似文献
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《辽宁省交通高等专科学校学报》2017,(5)
部分建设项目投资主体的工程项目管理能力水平平庸,工程管理运行过程中腐败和舞弊频发,资源使用效率不高,经济预期和社会效益偏离预定目标。全过程跟踪审计通过动态、全过程的方式,做到了建设项目事前、事中、事后监督的有机统一,提高了投资方的控制能力。本文以新疆和田昆仑绿业文化广场项目为例,从管理、技术、经济三个层面阐述了新疆和田昆仑绿业文化广场项目施工阶段跟踪审计的审计内容和成效。着重探讨了在施工阶段跟踪审计存在的问题,并提出相应的优化措施。 相似文献