面向MADDPG多智能体强化学习模型的可视分析方法

    公开(公告)号:CN113139024A

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN202110504970.5

    申请日:2021-05-10

    Abstract: 本发明属于信息技术领域,公开了一种面向MADDPG多智能体强化学习模型的可视分析方法,包括如下步骤:步骤1:选取一款合作类游戏作为MADDPG模型的运行环境,并定义相关的参数集合;步骤2:训练MADDPG模型,保存并计算重要的中间数据;步骤3:设计标签板,标识智能体和地标;步骤4:设计统计视图;步骤5:设计评论家行为视图,用于评估模型学习得到的评论家的性能;步骤6:设计交互视图。本发明提出了一种新的可视分析方法,能支持交互式地分析合作类环境中MADDPG模型的工作流程和内部原理。该发明设计了多个协同的视图,从不同角度揭示MADDPG模型的内部执行机制。

    面向共享单车的环境效益评估和可视化理解方法

    公开(公告)号:CN115034631A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210695874.8

    申请日:2022-06-20

    Abstract: 本发明属于信息技术领域,公开了一种面向共享单车的环境效益评估和可视化理解方法,包括如下步骤:步骤1:获取共享单车骑行数据集,并对数据进行预处理;步骤2:基于共享单车骑行的始末点位置,获得详细的骑行轨迹和驾车轨迹;步骤3:基于路线轨迹,定义由骑车替代驾车所获得的环境效益;步骤4:将城市划分为网格,根据步骤3中的定义计算每个网格获得的环境效益,并绘制网格热力图;步骤5:获取城市中所有的POI记录,并基于不同网格的POI嵌入可视化分析区域功能与共享单车环境效益的语义关联。本发明能让相关人员直观地掌握不同区域用地属性对于节能减排的影响,从而更好地在城市中部署共享单车,助力实现碳中和目标。

    面向MADDPG多智能体强化学习模型的可视分析方法

    公开(公告)号:CN113139024B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202110504970.5

    申请日:2021-05-10

    Abstract: 本发明属于信息技术领域,公开了一种面向MADDPG多智能体强化学习模型的可视分析方法,包括如下步骤:步骤1:选取一款合作类游戏作为MADDPG模型的运行环境,并定义相关的参数集合;步骤2:训练MADDPG模型,保存并计算重要的中间数据;步骤3:设计标签板,标识智能体和地标;步骤4:设计统计视图;步骤5:设计评论家行为视图,用于评估模型学习得到的评论家的性能;步骤6:设计交互视图。本发明提出了一种新的可视分析方法,能支持交互式地分析合作类环境中MADDPG模型的工作流程和内部原理。该发明设计了多个协同的视图,从不同角度揭示MADDPG模型的内部执行机制。

    基于地块细分和区域最大覆盖的共享单车电子围栏规划方法

    公开(公告)号:CN113850310B

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202111086544.0

    申请日:2021-09-16

    Abstract: 本发明属于信息技术领域,公开了一种基于地块细分和区域最大覆盖的共享单车电子围栏规划方法。包括如下步骤:步骤1:获取共享单车使用数据集,并对数据进行预处理;步骤2:基于使用记录将城市地块划分为更精细的区域,并求出区域的停车需求;步骤3:利用区域最大覆盖模型选择需要设置电子围栏的区域;步骤4:计算电子围栏的容量;步骤5:计算设置电子围栏的精确位置。本发明在规划电子围栏时考虑了区域的空间形状,能够计算得到区域获得电子围栏服务的部分覆盖情况,从而减少了计算过程中潜在的错误,能够更好地满足现实场景下电子围栏规划的需要。

    基于地块细分和区域最大覆盖的共享单车电子围栏规划方法

    公开(公告)号:CN113850310A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111086544.0

    申请日:2021-09-16

    Abstract: 本发明属于信息技术领域,公开了一种基于地块细分和区域最大覆盖的共享单车电子围栏规划方法。包括如下步骤:步骤1:获取共享单车使用数据集,并对数据进行预处理;步骤2:基于使用记录将城市地块划分为更精细的区域,并求出区域的停车需求;步骤3:利用区域最大覆盖模型选择需要设置电子围栏的区域;步骤4:计算电子围栏的容量;步骤5:计算设置电子围栏的精确位置。本发明在规划电子围栏时考虑了区域的空间形状,能够计算得到区域获得电子围栏服务的部分覆盖情况,从而减少了计算过程中潜在的错误,能够更好地满足现实场景下电子围栏规划的需要。

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