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公开(公告)号:CN119521419A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411560454.4
申请日:2024-11-04
Applicant: 北京科技大学 , 北京电子工程总体研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人集群任务资源分配方法,属于人工智能技术领域,所述方法包括:基于无人集群任务资源分配架构,建立无人集群任务资源分配问题的马尔可夫模型;并设计状态表示方式,用图像来对系统状态进行描述;基于卷积神经网络设计图像状态输入卷积神经网络;以所述图像状态输入卷积神经网络作为DQN模型的当前网络和目标网络,并引入迁移学习方法,构建出迁移深度强化学习模型;基于所述马尔可夫模型以及系统状态的图像描述,采用所述迁移深度强化学习模型进行策略学习,实现无人集群任务资源分配。采用本发明的技术方案,能够减少总体任务资源分配延迟并避免资源浪费。
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公开(公告)号:CN214489171U
公开(公告)日:2021-10-26
申请号:CN202023036257.2
申请日:2020-12-16
Applicant: 北京电子工程总体研究所
IPC: B23K3/08
Abstract: 本实用新型公开一种适用于多类型印制件电装的焊接平台,在平台基板(1)上固定升降滑道(2)、焊锡丝卷轴(9)、焊锡丝卷轴基座(10);L型托架(3)通过固定在其底端的U型槽滑块与升降滑道(2)的固定,在U型槽滑块中安装自锁装置(4),以实现L型托架(3)在升降滑道(2)的上下高度的运动调整和静止锁定;伸缩支架(5)是平板,其通过U型槽滑块与L型托架(3)四周的边条实现连接,能够在L型托架(3)本体上前后移动;印制件电装托盘(6)与多角度转向轴承(7)的一端进行连接,实现电装托盘(6)的任意角度调整;多角度转向轴承(7)的另一端固定安装在伸缩支架(5)上;本实用新型提高了工作效率,缩短了电装时间。
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