典型文献
基于分层强化学习的数字化输电线路路径规划研究
文献摘要：
在输电线路的设计中,使用三维数字化设计技术可以显著提升地形的划分精度,然而地形划分精度的提升会使得地形栅格矩阵维度呈指数级增加,导致路径规划过程中出现维度灾难问题.为解决该问题,研究了一种基于分层强化学习的数字化输电线路路径规划方法.建立输电线路的三维数字化云平台,使用不同比例尺对地形数据进行重采样,将原始的地形重构为粗粒度和细粒度的两层栅格图,使用基于MAXQ算法的分层强化学习进行路径规划,从而解决了细粒度栅格单元带来的维度灾难问题,同时又保持了精确性的优势.实际算例表明,在地形划分精度提高、传统方法无法收敛的情况下,提出的方法仍能保持收敛,并相较传统方法不合理的跨越区域更少,降低了路径规划成本.
文献关键词：
数字化输电线路;路径规划;分层强化学习;MAXQ
中图分类号：
作者姓名：
宋涛;李丹;路宁
作者机构：
国家电网有限公司特高压建设分公司,北京100052;北京道亨软件股份有限公司,北京100012
文献出处：
引用格式：
[1]宋涛;李丹;路宁-.基于分层强化学习的数字化输电线路路径规划研究)[J].电测与仪表,2022(04):91-97
A类：
数字化输电线路,MAXQ
B类：
分层强化学习,规划研究,三维数字化设计,设计技术,数级,划过,维度灾难,路径规划方法,数字化云平台,比例尺,地形数据,重采样,粗粒度,细粒度,两层,栅格图,栅格单元,精确性,越区,划成
AB值：
0.244179
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