[发明专利]一种基于分布式强化学习的自主设备决策控制方法在审
| 申请号： | 202210553231.X | 申请日： | 2022-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN114839879A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 詹德川;张云天;俞扬;周志华 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分布式强化学习的自主设备决策控制方法，包括训练环境搭建步骤，分布式训练步骤和输出决策模型步骤。在分布式集群中配置好采样节点、缓存节点和训练节点，将自主设备仿真环境封装到容器镜像中，分配虚拟化资源。启动分布式智能体训练系统，初始化训练端模型参数，发送参数到缓存节点，再转发到采样节点，完成智能体与仿真环境的交互过程后，再回传数据到训练节点，使用离轨深度强化学习算法更新模型参数。分布式训练完成后，将模型从系统中导出，切换到快速推理模式，用于智能决策问题。本发明在实施过程中能在较大规模分布式集群上进行训练，并且能够充分利用硬件资源，同时对于通信模式的改良能够显著减小带宽需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分布式 强化 学习 自主 设备 决策 控制 方法 | ||
【主权项】：
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