[发明专利]自适应多工况的递归深度强化学习混动汽车能量管理策略在审
| 申请号： | 202310557428.5 | 申请日： | 2023-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN116561579A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 伍元凯;郭庆宏;连仁宗;麻阔 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 四川力久律师事务所 51221 | 代理人： | 韩洋 |
| 地址： | 610065 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自适应多工况的递归深度强化学习混动汽车能量管理策略，包括：生成随机工况作为训练集；获取混动汽车的状态变量、动作变量和奖励函数，并根据奖励函数建立回报函数；创建RDQN算法，并基于所述训练集进行训练，所述RDQN网络包括评估网络和目标网络，所述评估网络和目标网络的结构相同；使用训练好的RDQN算法进行能量管理，依据回报函数最大化对应的奖励、状态、动作进行控制。本发明通过在已有的深度强化学习网络中引入LSTM单元，设计RDQN算法，在模拟的多变工况库上训练，充分利用工况中的包含的时序信息，提高了燃油经济性，稳定了混动汽车行驶过程中的电池状态。 | ||
| 搜索关键词： | 自适应 工况 递归 深度 强化 学习 汽车 能量 管理 策略 | ||
【主权项】：
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