Jawale M. A. Energy management in electric vehicles using improved swarm optimized deep reinforcement learning algorithm = Управління енергією в електричних транспортних засобах з використанням вдосконаленого алгоритму глибокого підсилення / M. A. Jawale, A. B. Pawar, S. K. Korde, D. S. Rakshe, P. William, N. Deshpande // J. of Nano- and Electronic Physics. - 2023. - 15, № 3. - С. 03004-1-03004-6. - Бібліогр.: 8 назв. - англ.Транспортна система на основі двигуна внутрішнього згоряння створює серйозні проблеми, такі як зростання рівня забруднення атмосфери та виснаження природних ресурсів. Для ефективного розподілу енергії між двигуном і батареєю необхідна складна система управління енергією. Ефективна стратегія розподілу потужності може призвести до кращої економії палива та продуктивності електромобілів (EV). У роботі запропоновано метод навчання з підкріпленням з використанням глибокого навчання Q (DQL), який є новим алгоритмом з підкріпленням (IS-DRLA), оптимізованим для групи Improved Swarm, розробленим для контролю управління енергією. Щоб виконати оновлення вагових коефіцієнтів нейронної мережі, цей метод обчислює використання модифікованої версії методу оптимізації роя. Запропонована система IS-DRLA проходить навчання та перевірку з використанням високоточних реалістичних умов водіння, після чого вона порівнюється зі стандартним підходом. Індекси продуктивності, такі як стан заряду (SOC) і функція витрат і втрат палива, аналізуються на ефективність запропонованого методу (IS-DRLA). Відповідно до висновків, нещодавно запропонований IS-DRLA здатний досягати вищого темпу навчання з нижчим загальним споживанням палива.
Шифр НБУВ: Ж100357 Пошук видання у каталогах НБУВ
Повний текст Наукова періодика України
![](/irbis_nbuv/images/info.png) Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|