罗杰
- 作品数：31 被引量：21H指数：3
- 供职机构：南京邮电大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于动态随机车流相位差协调机制的区域交通控制系统和方法
- 本发明公开了基于动态随机车流相位差协调机制的区域交通控制系统和方法，该方法包括步骤1：采集路网中各路口各车道上的车流量信息、各路口各车道上个周期遗留的车辆数。步骤2：子区协调控制器模块根据感知模块采集到的交通信息，采用所...
- 罗杰胡海涛
- 一种基于Q学习的多路口自适应相位差协调控制系统及方法
- 本发明揭示了一种基于Q学习的多路口自适应相位差协调控制系统及方法，该系统包括路口控制模块、协调控制模块、Q学习控制模块、调控模块以及输出执行模块。路口控制模块用于针对本地路口交通状态，对当前相位提供合理的单路口交通配时方...
- 罗杰刘成健
- 基于最小化压力差的深度强化学习交通信号协调优化控制方法
- 本发明提供了一种基于最小化压力差的深度强化学习交通信号协调优化控制方法，包括：步骤S100，采集交叉口各条车道上的车辆位置信息和速度信息；步骤S200，根据车辆位置信息和速度信息，基于深度强化学习交通信号控制模型得到下一...
- 罗杰余鹏程
- MAS中基于多奖惩标准的Q学习算法研究
- 2012年
- 传统的Q学习算法是基于单奖惩标准的。基于单奖惩标准的Q学习算法往往不能适应multi-agent system(MAS)面对的复杂变化的环境与状态,相反可能还会制约学习效率。提出的基于多奖惩标准的Q学习算法能够较好地适应复杂变化的状态与环境,分阶段完成任务,不同阶段使用不同的奖惩标准,能够快速地完成阶段目标。以三维世界中的围捕问题为仿真平台,增加了围捕的难度和状态环境的复杂性。仿真实验表明,基于多奖惩标准的Q学习算法能够灵活地适应复杂变化的环境与状态,高效地完成学习任务。
- 乔林罗杰
- 关键词：Q学习算法MAS
- 学习过程中共享经验的Q学习算法的研究被引量：1
- 2012年
- 主要以提高多智能体系统中Q学习算法的学习效率为研究目标,以追捕问题为研究平台,提出了一种基于共享经验的Q学习算法。该算法模拟人类的团队学习行为,各个智能体拥有共同的最终目标,即围捕猎物,同时每个智能体通过协商获得自己的阶段目标。在学习过程中把学习分为阶段性学习,每学习一个阶段,就进行一次阶段性总结,分享彼此好的学习经验,以便于下一阶段的学习。这样以学习快的、好的带动慢的、差的,进而提升总体的学习性能。仿真实验证明,在学习过程中共享经验的Q学习算法能够提高学习系统的性能,高效地收敛于最优策略。
- 乔林罗杰
- 关键词：Q学习算法MAS
- 一种基于协同进化的PID控制器参数优化方法和系统
- 本发明公开了一种基于协同进化的PID控制器参数优化方法和系统，该方法针对复杂系统PID控制的参数整定，采用了一种改进型协同进化方法对PID控制系统参数进行优化，使PID三个参数以协同进化方式自动搜索给定性能指标下的最优组...
- 罗杰梅领
- 文献传递
- 一种远程分布式温室环境监测系统设计被引量：3
- 2014年
- 针对现代农业生产中远程分布式温室环境监测的需求,设计了一种远程分布式温室环境监测系统。系统构成包括基于CC2530的传感网络、数据采集节点、主控节点及上位监控机。开发了监测过程的通信协议;实现了对多点环境参数的远程无线实时采集、网络节点状况的监测和可视化上位机监控。运行结果表明,该系统工作稳定可靠,功能完备,操作简便,人机界面友好,较好地满足了远程分布式温室环境监测的需求。
- 周健罗杰
- 关键词：环境参数无线监测ZIGBEECC2530
- 一种交通信号自适应控制系统及方法
- 一种交通信号自适应控制系统及方法，针对交通控制的复杂性，采用模糊技术设计了学习系统奖惩机制，更准确、合理地反映交通状态的变化；同时，利用基于经验的状态划分构造了Q学习的状态空间，并通过建立交通参数融合函数的方式在保持多参...
- 罗杰刘成建
- 文献传递
- 基于改进合作协同进化算法PID整定
- 2017年
- 针对复杂系统PID控制的参数整定问题,为在给定性能指标下实现PID三个参数以协同进化方式自动搜索的最佳组合,提出了一种基于改进合作协同进化的PID控制器参数优化方法。该方法根据PID控制器模型,设计了更具有针对性的PID参数优化目标函数,结合协同进化算法对参数进行最优组合,并在合作协同进化算法的基础上,提出了PID参数协同进化之前执行分组排序策略,依据处理结果选择确定最优组作为下一代协同进化的代表组合,根据代表组合评估分组排序优劣。仿真结果表明,所提出的新型合作协同进化算法应用于PID参数相比传统的进化算法具有更好的优化效果,且算法的收敛速度快、自适应性强、精确度高,显现出较好的应用前景。
- 梅领罗杰
- 关键词：PID参数整定协同进化
- 一种改进的粒子群优化算法被引量：4
- 2015年
- 近年来,粒子群优化算法已被广泛地用于解决各类优化问题。粒子群优化算法具有概念简单和收敛速度较快等优点。但是当用粒子群算法处理高维复杂问题时,往往会遇到陷入局部最优值,迭代后期收敛速度慢,解的精度低等缺点。针对粒子群优化算法容易收敛到局部最小值的缺点,文中提出了一种改进的粒子群优化算法。当粒子陷入较差的搜索区域时,以一定的概率对被困粒子实行拉伸操作,将粒子从较差区域向目前搜索到的较好区域拉伸,使被困粒子跳出较差区域,向较好的区域搜索,这样就可以合理分配搜索资源。这种改进算法一定程度上减少了粒子搜索到局部最优解的概率,使得粒子具有更大的搜索到全局最优解的可能性,并且可能搜索到精度更高的解。针对基准测试函数,对改进的粒子群算法和标准粒子群算法进行对比实验,结果表明该改进粒子群算法在大部分基准测试函数上取得了比较好的效果。
- 李荣龙罗杰
- 关键词：粒子群优化全局最优解早熟收敛
