算法设计

通过大量数据分析实现最适合的方案，决策支持系统（Decision Support System, DSS）是一种信息系统，它结合了计算机科学、数据管理和人工智能技术，旨在帮助决策者收集和分析信息，从而做出更好的决策。DSS通常包括以下组件： 数据管理：用于存储和管理数据的系统，包括数据库管理系统（DBMS）和其他数据仓库技术。 模型管理：包括用于处理和分析数据的统计和数学模型。 用户界面：使用户能够与系统交互，输入参数、查询信息以及查看结果的界面。 在您的工作中，如果涉及到植物科研测量和数据分析，一个决策支持系统可以帮助您更有效地管理数据、分析结果，并基于这些信息做出更明智的决策。

本项目提出了一种深度强化学习算法（多约束的PPO算法）以提高车辆的控制稳定性，本项目基于UE4实现了一个自动驾驶仿真环境，在该环境中跑通了车辆自动驾驶模型的训练、评估，证明了本项目提出算法的有效性。 深度强化学习（DRL）已经在各种具有挑战性的决策任务中进行了研究，例如自动驾驶。然而，DRL通常存在动作抖动问题，这意味着即使状态只有轻微差异，代理也可以选择具有很大差异的动作。这个问题的一个关键原因是DRL奖励的不当设计。在本文中，为了解决这个问题，我们提出了一种新的方法来将动作的平滑性纳入奖励中。具体来说，我们引入了子奖励，并添加了与这些子奖励相关的多个约束。此外，我们提出了一种多约束近端策略优化（MCPPO）方法来解决多约束DRL问题。大量的仿真结果表明，所提出的MCPPO方法在动作平滑性方面优于传统的比例-积分-微分（PID）和主流的DRL算法。