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基于深度强化学习的束流偏移校准研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 本文研究内容与意义

1.4 本文创新点

1.5 本文文章结构

第二章 中等能量传输线原理与束流偏移

2.1 中等能量传输线原理

2.2 中等能量传输线中质子动力学分析

2.3 传统基于物理的束流校准方法

2.3.1 束流损失分析

2.3.2 物理方法偏移校准

2.4 本章小结

第三章 深度强化学习束流偏移校准方法设计

3.1 深度强化学习概述

3.2 深度强化学习束流偏移校准

3.3 深度强化学习优势分析

3.4 奖励函数研究及设计

3.4.1 奖励函数

3.4.2 偏移校准奖励函数模型

3.5 本章小结

第四章 深度强化学习束流偏移校准方法建模与实现

4.1 相关算法研究

4.1.1 深度确定性策略梯度算法

4.1.2 近端策略优化算法

4.1.3 异步优势演员-评论家算法

4.2 束流校准模型结构设计

4.2.1 深度确定性策略梯度模型设计

4.2.2 近端策略优化模型设计

4.2.3 异步优势演员-评论家模型设计

4.3 本章小结

第五章 实验结果分析

5.1 实验环境

5.1.1 中等能量传输线仿真环境

5.1.2 实验软硬件环境

5.1.3 数据点位置分布

5.1.4 束流校准结果评价指标

5.2 奖励实验及结果分析

5.2.1 不同奖励函数曲线对比分析

5.2.2 不同奖励函数偏移校准分析

5.3 偏移校准结果分析

5.3.1 模型奖励函数结果分析

5.3.2 模型校准结果与物理方法对比分析

5.3.3 模型校准可视化结果分析

5.3.4 模型偏移校准结果综合分析

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 工作展望

参考文献

在学期间的研究成果

致谢

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著录项

  • 作者

    王金强;

  • 作者单位

    兰州大学;

  • 授予单位 兰州大学;
  • 学科 工程硕士·软件工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 周睿;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    强化学习; 束流; 偏移;

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