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基于深度强化学习的任务分析方法: 收藏
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引用; 《系统仿真学报》2024年第7期36卷 1670-1681页; 作者：龚雪彭鹏菲荣里郑雅莲姜俊海军工程大学湖北武汉430033 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室湖北武汉430072; 针对任务分析中任务协同交互耦合度高、影响因素繁多等问题,提出了基于序列解耦与深度强化学习的任务分析方法,实现了复杂约束条件下的任务分解及任务序列重构。设计了基于任务信息交互的深度强化学习环境,基于目标网络与评估网络损失...; 针对任务分析中任务协同交互耦合度高、影响因素繁多等问题,提出了基于序列解耦与深度强化学习的任务分析方法,实现了复杂约束条件下的任务分解及任务序列重构。设计了基于任务信息交互的深度强化学习环境,基于目标网络与评估网络损失函数间的差值改进SumTree算法,实现任务间的优先级评估;将激活函数运行机制引入深度强化学习网络,提取任务特征,提出贪婪激活因子,优化深度神经网络参数,确定智能体最优状态,从而进行智能体状态转换。通过经验回放生成多目标任务执行序列图。仿真实验结果表明,该方法能生成最佳调度下的可执行任务图;且相对于静态情景,该方法对动态情景有较好的自适应性,在领域任务筹划中具有良好的推广应用前景。; 来源：详细信息评论

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