基于Q学习的震后救援路径寻优算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-13页 |
| ·地震灾害的特点 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文研究内容 | 第15-16页 |
| ·技术路线 | 第16-18页 |
| 第二章 城市震后路网可靠性分析 | 第18-24页 |
| ·城市路网抗震可靠性影响因素分析 | 第18-19页 |
| ·道路两侧建筑物的影响 | 第18页 |
| ·路网拓扑结构的影响 | 第18-19页 |
| ·路网单元可靠性 | 第19-20页 |
| ·路段可靠性 | 第19页 |
| ·桥梁可靠性 | 第19-20页 |
| ·城市路网连通可靠度 | 第20-23页 |
| ·单元路段可靠度 | 第20-22页 |
| ·路段权重 | 第22-23页 |
| ·路网连通可靠度 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 强化学习 | 第24-32页 |
| ·强化学习理论基础 | 第24-27页 |
| ·强化学习基本原理 | 第24-26页 |
| ·强化学习系统的基本组成要素 | 第26-27页 |
| ·马尔可夫决策过程 | 第27-28页 |
| ·决策时刻与周期 | 第27-28页 |
| ·状态与动作集 | 第28页 |
| ·转移概率和报酬 | 第28页 |
| ·强化学习中常用的几种算法 | 第28-31页 |
| ·动态规划 | 第28-29页 |
| ·蒙特卡罗算法 | 第29页 |
| ·Q学习 | 第29-30页 |
| ·Sarsa算法 | 第30-31页 |
| ·局部搜索策略 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于Q学习的震后路径寻优模型 | 第32-46页 |
| ·震后城市救援 | 第32-33页 |
| ·模型假设 | 第33页 |
| ·Q学习震后路径寻优模型 | 第33-35页 |
| ·状态和动作的设定 | 第34页 |
| ·环境的设定 | 第34-35页 |
| ·即时报酬的选取 | 第35页 |
| ·计算方法 | 第35-36页 |
| ·实例分析 | 第36-45页 |
| ·参数设定 | 第40-41页 |
| ·结果分析 | 第41-44页 |
| ·敏感性分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 多智能体震后救援路径选择模型 | 第46-57页 |
| ·多智能体 | 第46-47页 |
| ·多智能体协作目的 | 第46-47页 |
| ·多智能体环境 | 第47页 |
| ·多智能体震后救援路径选择模型 | 第47-52页 |
| ·模型假设 | 第47-48页 |
| ·多智能体间通信机制 | 第48-50页 |
| ·多智能体寻优模型 | 第50页 |
| ·计算方法 | 第50-52页 |
| ·实例分析 | 第52-56页 |
| ·参数设定 | 第52-53页 |
| ·结果分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第63页 |
