[发明专利]一种基于Q-Learning强化学习的状态空间缩减方法在审
| 申请号： | 202110754859.1 | 申请日： | 2021-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN113342367A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 赵峰睿;郭洪强;刘晓东 | 申请（专利权）人： | 聊城大学 |
| 主分类号： | G06F8/61 | 分类号： | G06F8/61;B60L58/12 |
| 代理公司： | 山东舜天律师事务所 37226 | 代理人： | 李新海 |
| 地址： | 252000*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于Q‑Learning强化学习的状态空间缩减方法，该方法面向Q‑Learning强化学习算法中使用两状态参数的情况，对两状态所组成的二维状态平面的坐标轴进行规划，类似于国际象棋的棋盘，将原有二维平面拆解为n×m个棋格区域，并为每个小方格区域进行状态量命名，并以此进行回报函数的设定，通过这种方法将原有的二维状态空间大大缩减，同时实现了实现了无SOC参考轨迹的强化学习智能能量管理控制策略。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 learning 强化 学习 状态 空间 缩减 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于聊城大学，未经聊城大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110754859.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
