Invention Grant
- Patent Title: 一种基于深度强化学习和迁移学习的增升装置优化方法
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Application No.: CN202110844277.2Application Date: 2021-07-26
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Publication No.: CN113569477BPublication Date: 2023-06-20
- Inventor: 刘沛清 , 戴佳骅 , 栾博语 , 李庆辉 , 夏慧 , 张雅璇
- Applicant: 北京航空航天大学
- Applicant Address: 北京市海淀区学院路37号
- Assignee: 北京航空航天大学
- Current Assignee: 北京航空航天大学
- Current Assignee Address: 北京市海淀区学院路37号
- Agency: 北京永创新实专利事务所
- Agent 周长琪
- Main IPC: G06F30/27
- IPC: G06F30/27 ; G06F30/15 ; G06N3/092 ; G06N3/096 ; G06T17/00
Abstract:
本发明公开一种基于深度强化学习和迁移学习的增升装置优化方法，将深度强化学习方法引入至增升装置的起降构型优化设计中，同时利用迁移学习预训练的方式，搭建起二维优化结果和三维优化的关系，从而有效地利用二维优化的结果来加速三维优化效率。本发明结合二维计算快、三维计算准的特点，从算法层面上搭建起二者衔接的桥梁，提供一种高效率又精准的优化方法。
Public/Granted literature
- CN113569477A 一种基于深度强化学习和迁移学习的增升装置优化方法 Public/Granted day:2021-10-29
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