一种基于多级斯坦纳树的船舶电气布线方法及系统

    公开(公告)号:CN119577971A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411730746.8

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 本发明提供了一种基于多级斯坦纳树的船舶电气布线方法及系统,通过结合基于策略的强化学习算法,初始化并构建基于注意力机制的智能体模型,与环境交互并获得环境反馈调整智能体模型学习率训练智能体模型,优化训练策略和价值网络,以及评估智能体模型,能有效处理多级斯坦纳树问题的复杂度,解决船舶电气布线的多级斯坦纳树问题,优化船舶电气布线,提高路径规划的效率和减少电缆长度,实现了成本节约和效率提升。针对组合优化问题特性,通过模拟环境和奖励机制训练智能体以优化电气布线路径;具备良好可扩展性的输入数据结构,能够适用于不同规模和复杂度的布线需求,同时实现布线优化的自动化和智能化,减轻了人工设计的负担。

    一种自适应纯方位伪线性卡尔曼滤波跟踪方法

    公开(公告)号:CN119224690A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411260665.6

    申请日:2024-09-10

    Abstract: 本发明公开了一种自适应纯方位伪线性卡尔曼滤波跟踪方法,属于纯方位目标跟踪技术领域,包括:通过自组网通信获取目标声呐探测对目标的观测信息;利用观测信息实时更新残差,对卡尔曼滤波的观测方差做出修正,以定位目标;在成功定位目标后,利用自适应伪线性卡尔曼滤波对目标位置进行实时修正。利用传统自适应EKF算法,对传统的偏差补偿PLKF算法做出优化改进,以进行稳定可靠的目标跟踪。

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