龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)
摘要：本发明涉及深度学习人工智能技术领域，尤其涉及一种基于深度强化学习的灾后修复性维修决策方法。一种基于深度强化学习的灾后修复性维修决策方法，通过复杂网络模型和深度强化学习算法的结合，为大规模分布式集群系统的灾后修复提供一种高效、智能的解决方案。该方法能够在极端事件后，通过动态调整多维修团队的修复策略，最小化系统恢复过程中的弹性损失，从而实现系统的快速、高效恢复，确保集群系统在灾后能够尽快恢复正常运行。
主权项：1.一种基于深度强化学习的灾后修复性维修决策方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1）针对集群系统中的节点和链接构建复杂网络模型，模拟极端事件对该集群系统造成的局部破坏，生成损伤邻接矩阵和节点状态向量；2）采用基于Actor-Critic架构的深度强化学习算法，设计并训练策略-价值神经网络，用于预测在当前集群系统状态下的维修动作的策略函数和价值函数；3）基于蒙特卡洛树搜索算法，结合策略-价值神经网络的输出，执行多维修团队的修复性维修动作的搜索和优化，生成各维修团队的最优修复路径和时序；4）在修复过程中，动态调整各维修团队的维修策略，根据集群系统的实时恢复状态和网络特征，最小化系统恢复的弹性损失，并提高系统整体性能的恢复速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) 一种基于深度强化学习的灾后修复性维修决策方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号