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申请/专利权人：上海海事大学
摘要：本发明公开了一种复杂海况下的船舶升沉补偿控制方法及其应用，步骤：获取待补偿控制的船舶当前及前一段时间的升沉运动数据；将获取的升沉运动数据输入智能体，智能体对船舶升沉运动进行补偿控制，智能体运行有训练好的船舶升沉补偿控制策略，船舶升沉补偿控制策略是采用改进TD3强化学习算法进行训练的，改进TD3强化学习算法的改进之处在于，Actor网络的输出层采用自定义TanH’激活函数，算法采用包括线性奖励函数和正态奖励函数的组合奖励函数作为奖励函数，探索噪声为OU噪声。本发明采用无模型的强化学习控制算法用于船舶运动补偿系统，更利于提高补偿系统的精度和泛化性；同时通过改进TD3算法提高训练速度并改善了泛化性。
主权项：1.一种复杂海况下的船舶升沉补偿控制方法，其特征在于：包括以下步骤：1获取待补偿控制的船舶当前及前一段时间的升沉运动数据；2将步骤1获取的升沉运动数据输入智能体，智能体对船舶升沉运动进行补偿控制，所述智能体运行有训练好的船舶升沉补偿控制策略，所述船舶升沉补偿控制策略是采用改进TD3强化学习算法进行训练的，所述改进TD3强化学习算法的改进之处在于，改进TD3强化学习算法的Actor网络的输出层采用自定义TanH’激活函数，改进TD3强化学习算法采用包括线性奖励函数和正态奖励函数的组合奖励函数作为奖励函数，改进TD3强化学习算法的探索噪声为OU噪声。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海海事大学 一种复杂海况下的船舶升沉补偿控制方法及其应用
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