典型文献
并行深度强化学习的柴油机动力系统VGT智能控制
文献摘要：
针对智能网联(ICV)在动力总成控制领域缺乏相关研究,传统动力总成控制既不智能也不网联的情况,采用最新的深度强化学习算法控制可变截面涡轮(V GT),促进传统内燃动力向智能网联发展.以某台可变几何截面涡轮柴油机为列,分别采用深度强化学习控制方法和PID控制方法进行仿真.结果表明:并行深度强化学习明显优于传统控制方法,最终收敛奖励值超过PID控制,4线程和8线程控制的绝对误差分别提升了37.87％和42.71％.
文献关键词：
深度强化学习;智能网联;并行计算;可变截面涡轮
中图分类号：
作者姓名：
赖晨光;伍朝兵;李家曦;孙友长;胡博
作者机构：
重庆理工大学 汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室,重庆 400054;重庆理工大学 车辆工程学院,重庆 400054
文献出处：
引用格式：
[1]赖晨光;伍朝兵;李家曦;孙友长;胡博-.并行深度强化学习的柴油机动力系统VGT智能控制)[J].重庆理工大学学报,2022(06):302-308
A类：
B类：
柴油机,机动力,动力系统,VGT,智能控制,智能网联,ICV,动力总成,控制领域,不智,深度强化学习算法,算法控制,可变截面涡轮,内燃,变几何,学习控制,PID,奖励值,线程,绝对误差,并行计算
AB值：
0.322392
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