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公开(公告)号:CN118444678A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410510791.6
申请日:2024-04-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种基于逆强化学习的移动多机器人分布式协同优化控制方法,包括如下步骤:建立专家和学习者多机器人系统模型;设计分布式协同优化控制策略和最差扰动策略;重构学习者机器人等价成本函数的状态奖励矩阵参数;以及构建用于在线估计值函数、协同优化控制策略和最差扰动策略的三个广义模糊双曲模型的权重更新法则和状态奖励矩阵的更新法则。本发明在外部扰动环境下,学习者机器人利用逆强化学习技术通过模仿专家机器人的行为轨迹从而实现未知的成本函数的重构,提高了学习者机器人的性能表现。
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公开(公告)号:CN105679760A
公开(公告)日:2016-06-15
申请号:CN201610134612.9
申请日:2016-03-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H01L27/102 , H01L29/16
CPC classification number: H01L27/1021 , H01L29/1606
Abstract: 本发明公开一种利用氧化石墨烯基材料制作的二极管动态随机存储器,自下而上依次包括基底、下电极、氧化石墨烯基活性层和上电极,所述氧化石墨烯基活性层的材料是氧化石墨烯或通过化学方法选择性还原后氧化石墨烯CrGO。通过测量器件的电学性质以及相关实验数据,判定该二极管器件具有动态随机存储器的性质。本发明利用简单的增加氧化石墨烯基活性层的厚度,该二极管器件具有稳定的动态随机存储功能,在连续电压脉冲作用下读写擦循环次数多,器件的电流开关比较大,器件性能稳定,产率高;同时相比同类型器件,器件结构易于设计,工艺简单,材料绿色环保,可作为深入研究并推广。
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