[发明专利]一种基于逆向深度强化学习的混动系统能量管理策略有效
| 申请号： | 202010131644.X | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111367172B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 李梓棋;赵克刚 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于逆向深度强化学习的混动系统能量管理策略。所述策略包括：利用优化求解方法计算全局优化的SOC结果作为专家知识；创建奖励神经网络；利用逆向强化学习学习专家知识得到奖励神经网络的参数；创建动作神经网络、评价神经网络；设定车辆交互前SOC值；将获取到的交互前SOC值输入到奖励神经网络得到奖励值；将获取到的交互前SOC值输入到动作神经网络得到模式分配比；用模式分配比与环境进行交互，得到交互后SOC值；将交互前SOC值、模式分配比、奖励值、交互后SOC值输入评价神经网络得到评价值；智能体分别计算各个网络的梯度并反向传播更新网络参数，直到训练完毕。本发明能够从专家知识中学习到最优的奖励函数，使深度强化学习效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 逆向 深度 强化 学习 系统 能量 管理 策略 | ||
【主权项】：
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