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基于深度强化学习模型TD3优化和改进的电动汽车制动能量回收策略研究
目录
基于深度强化学习模型TD3优化和改进的电动汽车制动能量回收策略研究（1）
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.4研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
深度强化学习与TD3算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1深度强化学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2TD3算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.3TD3算法优势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
电动汽车制动能量回收系统分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1电动汽车制动能量回收技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2制动能量回收系统结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3制动能量回收系统性能指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
基于TD3的制动能量回收策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.1TD3算法在制动能量回收中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.2TD3算法模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.3TD3算法参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
改进TD3算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.1改进策略一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.2改进策略二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.3改进策略三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
仿真实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.1仿真实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
6.2仿真实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
6.3实验结果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
实验验证与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
7.1实验平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
7.2实验数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
7.3性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
7.4实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
基于深度强化学习模型TD3优化和改进的电动汽车制动能量回收策略研究（2）
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
1.3研究内容与结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
二、深度强化学习与TD3算法基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
2.1强化学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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