Transfer learning method from parameter scene to physical scene based on self-game theory
Autores: Zhang, Nan; Yang, Guolai; Su, Bo; Song, Weilong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Transfer learning method from parameter scene to physical scene based on self-game theory
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Desafíos
Entrenamiento
Entorno digital
Escena paramétrica
Simulación
Bucle de retroalimentación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
Debido a los desafíos inherentes en cumplir con los requisitos de formación integral de escenarios de combate dentro de un entorno digital, este documento propone soluciones innovadoras. En primer lugar, se introduce un método de entrenamiento de escenas paramétricas, con el objetivo de mejorar la adaptabilidad del proceso de entrenamiento. En segundo lugar, se sugiere la utilización del entorno digital como entorno de prueba, lo que puede mejorar significativamente la eficiencia de la conversión virtual a real iterativa. Además, el empleo de simulación digital como entorno previo a la prueba para el entorno físico puede reducir efectivamente los costos de implementación y mejorar la seguridad de los experimentos de migración de realidad virtual. El enfoque propuesto implica la construcción de un modelo de entrenamiento basado en el entorno parametrizado y la implementación de un bucle de retroalimentación utilizando el modelo de agente del entorno digital. Este marco permite la verificación continua de los parámetros del entorno, garantizando la precisión de las estrategias de toma de decisiones y evaluando la transferibilidad del modelo de toma de decisiones.
Descripción
Debido a los desafíos inherentes en cumplir con los requisitos de formación integral de escenarios de combate dentro de un entorno digital, este documento propone soluciones innovadoras. En primer lugar, se introduce un método de entrenamiento de escenas paramétricas, con el objetivo de mejorar la adaptabilidad del proceso de entrenamiento. En segundo lugar, se sugiere la utilización del entorno digital como entorno de prueba, lo que puede mejorar significativamente la eficiencia de la conversión virtual a real iterativa. Además, el empleo de simulación digital como entorno previo a la prueba para el entorno físico puede reducir efectivamente los costos de implementación y mejorar la seguridad de los experimentos de migración de realidad virtual. El enfoque propuesto implica la construcción de un modelo de entrenamiento basado en el entorno parametrizado y la implementación de un bucle de retroalimentación utilizando el modelo de agente del entorno digital. Este marco permite la verificación continua de los parámetros del entorno, garantizando la precisión de las estrategias de toma de decisiones y evaluando la transferibilidad del modelo de toma de decisiones.