Expert Choice 分层算法工具Expert Choice 分层算法工具

【Hierarchical RL】动态分层强化学习（DHRL）算法代码 动态分层强化学习，Dynamic Hierarchical Reinforcement Learning (DHRL) 是一种自适应分层强化学习算法，其目标是根据任务和环境的复杂性动态地构建、修改和利用分层策略。DHRL 不仅仅是预定义层次结构的简单执行，而是允许代理在学习过程中根据需要动态生成和调整分层策略，从而实现更好的任务分解和高效学习。 DHRL 扩展了传统的分层强化学习（HRL），通过动态调整层次和策略，使其适应环境中的变化和不确定性。这种方法能够处理复杂任务，特别是那些需要灵活调整策略或面临多种不同子任务的情景。

**正文** 分层任务网（Hierarchical Task Network, HTN）是一种高级的规划方法，它在人工智能和自动化领域中被广泛应用于复杂的任务规划。HTN规划器是这种方法的具体实现，它将大任务分解为一系列小任务或子任务，形成一个层次结构，使得问题解决更加模块化和可管理。在这个特定的案例中，我们讨论的是一个基于Java平台并完全开源的分层任务网规划器——JSHOP2。 JSHOP2（JavaSHOP2）是源于SHOP（Simple Hierarchical Ordered Planner）的一个增强版，SHOP最初由MIT AI Lab开发，用于处理复杂的任务规划问题。JSHOP2保留了SHOP的核心理念，同时增加了许多改进，使其更适合实际应用。 1. **分层任务规划**：HTN规划的核心在于其层次性，任务被分解为一系列子任务，这些子任务又可以进一步分解，直到得到可以直接执行的操作。这种方法允许规划器以更抽象的方式理解任务，提高了规划的灵活性和效率。 2. **Java实现**：选择Java作为编程语言，意味着JSHOP2具备跨平台的能力，可以在各种操作系统上运行，同时利用Java丰富的库和工具进行扩展。此外，Java的面向对象特性也有助于设计出清晰、模块化的代码结构。 3. **完全开源**：开源性质使得JSHOP2的源代码对公众开放，开发者可以自由地查看、修改和分发代码，这极大地促进了社区的协作和创新。开发者可以根据自己的需求定制规划器，或者为系统添加新的功能。 4. **规划算法**：JSHOP2采用了基于任务分解的规划算法，包括任务网络的构建、任务分解、操作选择等步骤。这些算法确保了规划的有效性和效率，能在大量可能的解决方案中找到最优解。 5. **域独立**：JSHOP2的设计是域独立的，即它不依赖于特定的应用领域知识，可以应用于各种不同类型的规划问题，如物流调度、任务分配、游戏策略等。 6. **扩展性与适应性**：JSHOP2支持用户自定义的分解规则和操作，这使得它能够适应各种复杂场景，无论是静态的还是动态变化的环境。 7. **接口与API**：为了方便与其他系统集成，JSHOP2通常提供了一套API，使得外部程序可以方便地调用规划功能，进行任务规划和执行。 8. **性能优化**：由于规划问题通常具有NP难度，JSHOP2在设计时会考虑性能优化，如使用启发式搜索来减少搜索空间，提高规划速度。 9. **示例与文档**：开源项目通常会提供详尽的文档和示例代码，帮助新手快速理解和使用JSHOP2，这对于学习和教学都是非常有价值的资源。 JSHOP2是一个强大的、灵活的、易于扩展的分层任务网规划器，对于需要解决复杂规划问题的开发者和研究者来说，它是一个宝贵的工具。通过深入理解和运用JSHOP2，我们可以更好地应对现实世界中的各种挑战性任务。

针对目前线性化和非线性化算法在面波频散曲线反演中的局限性问题,分析了一种新的非线性全局优化算法——粒子群算法(PSO)及其基本原理和算法流程,并且采用了细化分层理论与粒子群算法相结合的方法,在求解横波速度结构的基础上,分别对四层速度递增理论模型和野外实测数据进行了反演试算.实验结果表明:频散曲线反演拟合效果较好,粒子群算法表现出了全局寻优特点.研究结论初步验证了粒子群算法在面波频散曲线反演中的可行性与有效性.

基于MPC的电动汽车分布式协同自适应巡航控制：上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的电动汽车协同自适应巡航控制：上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的分布式电动汽车协同自适应巡航控制，采用上下分层控制方式，上层控制器采用模型预测控制mpc方式，产生期望的加速度，下层根据期望的加速度分配扭矩；仿真结果良好，能够实现前车在加减速情况下，规划期望的跟车距离，产生期望的加速度进行自适应巡航控制。 ,关键词：MPC（模型预测控制）; 分布式电动汽车; 协同自适应巡航控制; 上下分层控制方式; 期望加速度; 扭矩分配; 仿真结果良好; 前车加减速; 跟车距离。,基于MPC的分层控制电动汽车自适应巡航系统，仿真实现前车加减速跟车距离自适应

RL Latest Tech】分层强化学习：Option-Critic架构算法 ========================================== 包含算法实现的这个项目，完整的项目 ========================================== 分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）通过将复杂问题分解为更小的子问题，显著提高了强化学习算法在解决高维状态空间和长期目标任务中的效率。Option-Critic架构是分层强化学习中一种非常有影响力的方法，专门用于自动发现和优化子策略（称为“Option”）。它是在经典的Options框架基础上提出的，用来处理分层决策问题，特别是可以在没有明确的子目标定义的情况下自动学习子策略。 ————————————————

强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。

提出了在多物资、多车型特征的应急物资分层调度情况下求解调度系统中各运输工具具体调度方案的算法。该算法以系统调度任务完成时间最小为目标，基于遗传算法采用整体联动的求解思想。实际应用中的调度问题往往具有层次性，针对物资分层联动调度问题，给出了物资两层调度的算例，并建立了相应的数学模型。算例中第一层调度系统由一级仓库、二级仓库、一级运输工具和一级路网构成；第二层调度系统由灾害点、二级仓库、二级运输工具和二级路网构成。将两层调度系统视做整体，采用基于遗传算法的整体联动求解方法对算例进行求解得出结果，并对结果进行分析论证，验证算法的可行性与有效性。

提出了一种将有线工业以太网和WSN有机结合的矿井监控与应急通信系统,结合该系统的应用要求,设计了一种基于分层的工作面路由协议(LRWF,Layer-based Routing for Working Face)。LRWF利用分簇的思想,将工作面节点按照跳数分层后,根据各层的不同负载形成不同规模的簇以便均衡网络能量,之后以簇首间时变的传输延时、节点剩余能量和传输能耗构建的复合指标选取路径,实现簇间数据的多跳转发。OMNET++仿真实验结果表明,LRWF与现有的矿井WSN路由协议相比,具有较低延时和更好的能量有效性,更适合于矿井环境。

基于模块化 SRAM 的 2D 分层搜索 二进制内容可寻址存储器 (BCAM) Ameer MS Abdelhadi 和 Guy GF Lemieux 不列颠哥伦比亚大学 (UBC) 2014 { ameer.abdelhadi; Guy.lemieux } @ gmail.com 建议的基于模块化 SRAM 的 2D 分层搜索二进制内容可寻址存储器 (BCAM) 的完全参数化和通用 Verilog 实现以及其他方法作为开源硬件提供。 还提供了批量运行流程管理器，用于使用 Altera 的 ModelSim 和 Quartus 批量仿真和综合具有各种参数的各种设计。 许可证： BSD 3-Clause（“BSD New”或“BSD Simplified”）许可证。 请参阅全文以获取更多信息： AMS Abdelhadi 和 GGF Lemieux，“使用基于 FPGA 的 BRAM