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神经网络架构轻量化搜索的飞行器控制律自学习方法
1
作者
王昭磊
王露荻
+3 位作者
路坤锋
禹春梅
李晓敏
林平
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期762-769,共8页
针对在运用Soft actor-critic(SAC)强化学习算法实现复杂的飞行器控制律自学习过程中,超参数设定高度依赖于人工经验进而造成设计难度大的问题,提出一种基于神经网络架构轻量化搜索策略的飞行器控制律自学习方法。该方法在将神经网络架...
针对在运用Soft actor-critic(SAC)强化学习算法实现复杂的飞行器控制律自学习过程中,超参数设定高度依赖于人工经验进而造成设计难度大的问题,提出一种基于神经网络架构轻量化搜索策略的飞行器控制律自学习方法。该方法在将神经网络架构设计问题转化为图拓扑生成问题的基础上,结合LSTM循环神经网络的图拓扑生成算法、基于权重共享的深度强化学习参数轻量化训练与评估机制,以及基于策略梯度的图拓扑生成器参数学习算法,给出了一种面向深度强化学习的轻量化自动搜索框架,实现了SAC训练算法中神经网络架构超参数的自动优化,进而完成了控制律的自学习。以三维空间返回着陆控制为例,验证了所提方法的有效性和实用性。
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关键词
飞行器
控制
律
自学习
自动机器
学习
网络架构搜索
SAC强化
学习
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职称材料
题名
神经网络架构轻量化搜索的飞行器控制律自学习方法
1
作者
王昭磊
王露荻
路坤锋
禹春梅
李晓敏
林平
机构
宇航智能控制技术全国重点实验室
北京航天自动控制研究所
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期762-769,共8页
基金
国家自然科学基金(U21B2028)。
文摘
针对在运用Soft actor-critic(SAC)强化学习算法实现复杂的飞行器控制律自学习过程中,超参数设定高度依赖于人工经验进而造成设计难度大的问题,提出一种基于神经网络架构轻量化搜索策略的飞行器控制律自学习方法。该方法在将神经网络架构设计问题转化为图拓扑生成问题的基础上,结合LSTM循环神经网络的图拓扑生成算法、基于权重共享的深度强化学习参数轻量化训练与评估机制,以及基于策略梯度的图拓扑生成器参数学习算法,给出了一种面向深度强化学习的轻量化自动搜索框架,实现了SAC训练算法中神经网络架构超参数的自动优化,进而完成了控制律的自学习。以三维空间返回着陆控制为例,验证了所提方法的有效性和实用性。
关键词
飞行器
控制
律
自学习
自动机器
学习
网络架构搜索
SAC强化
学习
Keywords
Flight vehicle
Control law self-learning
Automated machine learning
Network architecture search
SAC reinforcement learning
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
神经网络架构轻量化搜索的飞行器控制律自学习方法
王昭磊
王露荻
路坤锋
禹春梅
李晓敏
林平
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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