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基于多Agent并行采样和学习经验复用的E^3算法被引量：2: 2013年; 针对E3算法所需的收敛时间界限太大,在实际问题中难以有效应用的问题,提出了一种基于多Agent并行采样和学习经验复用的改进算法。该算法在探索阶段,通过多Agent并行采样,快速收集模型信息,加速了模型构建过程;在利用阶段,通过保留最优值函数的方式复用算法的学习经验,提高了算法迭代计算值函数的效率。仿真实验结果表明,所提方法与原始的E3算法相比,在收敛速度和精度方面都具有很大的提高,与其他两种并行强化学习方法相比也具有很大的性能优势。; 刘全杨旭东荆玲肖飞; 关键词：人工智能多AGENT 并行采样

面向环灾应急的智能决策关键技术研究: 近年来，随着现代化工企业生产装置密集化、工艺复杂化、产量大型化、产品多元化，大型企业一旦发生环境污染事故，将会对环境和周边人员的人身和财产安全带来巨大的伤害。由于环境污染事故发生突然，应急任务繁多而且时间紧迫，万一处置不...; 荆玲; 关键词：数字化预案; 文献传递

突发环境污染事件应急预案数字化方法研究被引量：5: 2013年; 针对现有应急预案数字化方法不能很好地实现预案的可视化、动态化和智能化的问题,以及根据突发环境污染事件的具体特征,提出了一套突发环境污染事件应急预案的数字化方法和执行机制。该数字化预案参考了多项综合预案和专项预案,采用基于预案模型的方法,对预案基本对象提取和建模,建立知识库和规则库,方便了预案的自动生成,并且可以根据现场条件动态地调整,使得应急预案在应对突发事件时可视化程度高、适应变化能力强。论文最后通过某化工园数字化预案的实例,展现了本方法的可实施性和可扩展性。; 蒋浩荆玲武港山; 关键词：数字化预案应急预案突发环境污染事件

智能环灾应急决策支持技术研究: 2013年; 针对目前环灾应急决策系统中预案信息化程度低、动态应急能力不足的问题,文中在数字化预案的基础上,提出了一套基于案例推理(CBR)和基于规则推理(RBR)相结合的智能辅助决策机制。鉴于环灾应急事件的复杂性,许多应急处置方案都是基于过去的经验,而且应急过程中又随时有可能出现新的应急目标,文中采用了以CBR方法为主,RBR方法为辅的CR智能辅助决策方法。这种方法能更有效地实现复杂环灾应急的辅助决策需要,最后通过某化工园应急决策实例展示了文中所讨论的方法的过程。; 蒋浩荆玲武港山; 关键词：基于案例推理基于规则推理智能决策支持

一种基于智能调度的可扩展并行强化学习方法被引量：3: 2013年; 针对强化学习在大状态空间或连续状态空间中存在的"维数灾"问题,提出一种基于智能调度的可扩展并行强化学习方法——IS-SRL,并从理论上进行分析,证明其收敛性.该方法采用分而治之策略对大状态空间进行分块,使得每个分块能够调入内存独立学习.在每个分块学习了一个周期之后交换到外存上,调入下一个分块继续学习.分块之间在换入换出的过程中交换信息,以使整个学习任务收敛到最优解.同时针对各分块之间的学习顺序会显著影响学习效率的问题,提出了一种新颖的智能调度算法,该算法利用强化学习值函数更新顺序的分布特点,基于多种调度策略加权优先级的思想,把学习集中在能产生最大效益的子问题空间,保障了IS-SRL方法的学习效率.在上述调度算法中融入并行调度框架,利用多Agent同时学习,得到了IS-SRL方法的并行版本——IS-SPRL方法.实验结果表明,IS-SPRL方法具有较快的收敛速度和较好的扩展性能.; 刘全傅启明杨旭东荆玲李瑾李娇; 关键词：并行计算可扩展性智能调度

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荆玲