为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型。首先,该模型...为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型。首先,该模型融合LSTM和PPO算法作为视觉导航的网络模型;其次,通过移动机器人动作,与目标距离,运动时间等因素设计奖励函数,用以训练目标;最后,以移动机器人第一视角获得的RGB-D图像及目标点的极性坐标为输入,以移动机器人的连续动作值为输出,实现无地图的端到端视觉导航任务,并根据推理到达未接受过训练的新目标。对比前序算法,该模型在模拟环境中收敛速度更快,旧目标的导航成功率平均提高17.7%,新目标的导航成功率提高23.3%,具有较好的导航性能。展开更多
针对具有模糊加工时间和模糊交货期的作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,以近端策略优化(PPO)算法为基本优化框架,提出一种LSTM-PPO(proximal policy optimization with Long short-term memory)算法进行求解.首先,设计一种...针对具有模糊加工时间和模糊交货期的作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,以近端策略优化(PPO)算法为基本优化框架,提出一种LSTM-PPO(proximal policy optimization with Long short-term memory)算法进行求解.首先,设计一种新的状态特征对调度问题进行建模,并且依据建模后的状态特征直接对工件工序进行选取,更加贴近实际环境下的调度决策过程;其次,将长短期记忆(LSTM)网络应用于PPO算法的行动者-评论者框架中,以解决传统模型在问题规模发生变化时难以扩展的问题,使智能体能够在工件、工序、机器数目发生变化时,仍然能够获得最终的调度解.在所选取的模糊作业车间调度的问题集上,通过实验验证了该算法能够取得更好的性能.展开更多
文摘为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型。首先,该模型融合LSTM和PPO算法作为视觉导航的网络模型;其次,通过移动机器人动作,与目标距离,运动时间等因素设计奖励函数,用以训练目标;最后,以移动机器人第一视角获得的RGB-D图像及目标点的极性坐标为输入,以移动机器人的连续动作值为输出,实现无地图的端到端视觉导航任务,并根据推理到达未接受过训练的新目标。对比前序算法,该模型在模拟环境中收敛速度更快,旧目标的导航成功率平均提高17.7%,新目标的导航成功率提高23.3%,具有较好的导航性能。
文摘针对具有模糊加工时间和模糊交货期的作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,以近端策略优化(PPO)算法为基本优化框架,提出一种LSTM-PPO(proximal policy optimization with Long short-term memory)算法进行求解.首先,设计一种新的状态特征对调度问题进行建模,并且依据建模后的状态特征直接对工件工序进行选取,更加贴近实际环境下的调度决策过程;其次,将长短期记忆(LSTM)网络应用于PPO算法的行动者-评论者框架中,以解决传统模型在问题规模发生变化时难以扩展的问题,使智能体能够在工件、工序、机器数目发生变化时,仍然能够获得最终的调度解.在所选取的模糊作业车间调度的问题集上,通过实验验证了该算法能够取得更好的性能.
