基于多智能體深度Q網(wǎng)絡(luò)交互的板殼加強筋生長式設(shè)計

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摘要：基于板殼加強筋生長步序列的馬爾可夫性質(zhì)，提出了板殼加強筋生長式設(shè)計的強化學習驅(qū)動策略。以結(jié)構(gòu)整體應(yīng)變能最小化為目標，運用馬爾可夫決策過程對板殼加強筋的生長過程進行建模。通過引入多智能體系統(tǒng)，共享加強筋生長式過程的狀態(tài)獎勵并記憶特定動作，降低學習復(fù)雜度，實現(xiàn)了加強筋生長式過程獎勵值的波動收斂，達成板殼加強筋生長式設(shè)計策略。（剩余14334字）