公开(公告)号：CN116306768A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310025427.6

申请日：2023-01-09

Applicant: 五邑大学

Inventor： 刘人菊 ,  郝晓曦 ,  王天雷 ,  邝幸胜 ,  傅蓉 ,  赵子竣 ,  植伟明 ,  施晓佳 ,  陈羽西

IPC: G06N3/006

Abstract: 本申请公开了一种沙丁鱼优化求解方法、系统和存储机制，涉及环境监测技术领域，所述方法包括：获取传感器的监测范围，根据监测范围和预设的随机函数得到每只沙丁鱼的当前位置；根据沙丁鱼种群的当前位置计算每只沙丁鱼的适应度值，得到沙丁鱼种群的第一最优位置；根据当前迭代次数和预设迭代次数进行计算，得到每只沙丁鱼的当前体力；根据当前体力，确定沙丁鱼的当前阶段；根据当前阶段、当前体力、当前位置和第一最优位置进行计算，得到每只沙丁鱼的更新位置；将更新位置作为更新的当前位置，重新根据更新的当前位置计算第一最优位置，以更新所述更新位置。本申请能够考虑迭代次数对更新位置的影响，提高了算法的精度。

公开(公告)号：CN117601120A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311543853.5

申请日：2023-11-17

Applicant: 五邑大学

Inventor： 王宏民 ,  蒋孟 ,  吴龙华 ,  黄俊霖 ,  覃才 ,  植伟明 ,  叶欣桐 ,  刘起 ,  张海杰 ,  廖洁玲 ,  李志宏 ,  宋莹莹 ,  江励 ,  潘增喜 ,  黄辉 ,  梁艳阳 ,  李桦健

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明实施例提供了一种自适应变阻抗控制方法和装置、电子设备及存储介质。本发明在强化学习的框架下，采用深度确定性策略梯度DDPG算法。DDPG算法包括Actor网络和Cr it ic网络，通过在实际操作中不断学习，DDPG算法使得双机械臂能够调整其动作策略，以最大化累积奖励。在训练阶段，从经验池中随机选择样本，用于训练Actor‑Cr it ic网络，以获取最优的网络结构，通过使用训练好的Actor‑Cr it ic网络，双机械臂能够基于当前状态数据集做出最优的动作选择，以适应不确定环境并实现对目标物体的高效抓取。本发明实施例允许双机械臂通过强化学习不断优化其行为，从而更好地适应复杂的工作场景。