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基于DPPO的虛實融合柵格舵模型參數優化方法

1070   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 08:20:17
本發明涉及一種基于DPPO的虛實融合柵格舵模型參數優化方法，屬于航天器設計參數優化技術領域。本發明使用BP神經網絡訓練的代理模型替代柵格舵系統物理仿真模型，可以快速地生成數據、完成預測，使用Adams物理仿真模型預測20000組數據需要耗時越20小時，使用代理模型僅需1.6秒。使用DPPO深度強化學習對柵格舵系統參數進行優化，在計算梯度時通過更新前后地參數對比，限制更新步長，解決了基于行為地強化學習的步長敏感問題，使得訓練更易收斂。同時，使用分布式的方式，用多組線程與環境交互，產生訓練數據，在提升數據收集速度的同時，降低了網絡間的相關性，使得訓練更容易收斂，更易實現對柵格舵系統的參數優化。
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“基于DPPO的虛實融合柵格舵模型參數優化方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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