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.docx
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）
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
深度强化学习与TD3算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1深度强化学习简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2TD3算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3TD3算法的优势与局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
电动汽车制动能量回收策略分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1电动汽车制动能量回收技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2传统制动能量回收策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3制动能量回收策略存在的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
基于TD3的电动汽车制动能量回收策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.1TD3算法在制动能量回收中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.2策略设计框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.3策略参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
模型构建与实验环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.1模型构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.2实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.3数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
TD3算法优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.1TD3算法的优化方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
6.2优化方法与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
6.3改进效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
7.1实验数据描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
7.2实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
7.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
仿真实验与实际应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
8.1仿真实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
8.2仿真实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
8.3实际应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
9.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
9.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
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）
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．