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基于深度强化学习的无人驾驶船舶避碰行为决策

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大连海事大学学报 2024年

作者：关巍罗文哲崔哲闻大连海事大学航海学院

本研究旨在解决无人驾驶船舶中的多船避碰问题，并结合船舶领域知识、国际海上避碰规则（COLREGs）以及船舶操纵特性，提出了一种基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient， DDPG）算法的多船会遇避碰行为决策方法... 详细信息

本研究旨在解决无人驾驶船舶中的多船避碰问题，并结合船舶领域知识、国际海上避碰规则（COLREGs）以及船舶操纵特性，提出了一种基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient， DDPG）算法的多船会遇避碰行为决策方法。该方法采用了门控循环单元（Gated Recurrent Unit， GRU）构建的神经网络模型，并进行层归一化处理，有效处理高维观测数据，提高行为决策方法的效率。本研究设计的奖励函数符合国际海上避碰规则，同时考虑了尽量使用小舵角进行避让的船舶操纵习惯。通过多船会遇局面的仿真实验，验证了所提出的避碰决策方法在灵活性和有效性方面的优势。

关键词：深度强化学习 COLREGs GRU 多船避碰行为决策

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基于改进PPO算法的船舶自主避碰决策方法

大连海事大学学报 2023年

作者：关巍崔哲闻罗文哲大连海事大学航海学院

为了减少船舶避碰决策过程中因人为错误导致的海难事故发生，本研究提出一种基于改进近端策略优化(Proximal Policy Optimization， PPO)算法的船舶自主避碰决策方法。我们在传统PPO算法广义优势估计的基础上加入了自适应基线调整，并... 详细信息

为了减少船舶避碰决策过程中因人为错误导致的海难事故发生，本研究提出一种基于改进近端策略优化(Proximal Policy Optimization， PPO)算法的船舶自主避碰决策方法。我们在传统PPO算法广义优势估计的基础上加入了自适应基线调整，并且使用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）来改进网络结构。除此之外，船舶的航行信息和激光雷达矢量线被应用于神经网络的输入。同时，航行制导、角度偏差以及《国际海上避碰规则》( International Regulations for Preventing Collisions at Sea， COLREGs )都被纳入到改进的奖励函数设计中。通过两船和多船会遇场景仿真实验，表明：本研究所提出的避碰决策方法不仅可以使船舶实现自主航行，还能在避碰过程中符合COLREGs规则，这为处理复杂局面下的船舶避碰行为决策提供了有价值的参考依据。

关键词：改进的近端策略优化船舶自主避碰《国际海上避碰规则》决策

基于深度强化学习算法的多无人水面航行器编队构造

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大连海事大学学报 2024年

作者：关巍张诚崔哲闻韩虎生大连海事大学航海学院

伴随科技的快速发展，多无人船系统在军事、营救以及护送等任务场景中展现出巨大的潜力。研究旨在基于多智能体深度强化学习算法，对多无人水面航行器系统的编队构造问题进行探究。针对传统多智能体深度确定性策略梯度算法（MADDPG）收... 详细信息

伴随科技的快速发展，多无人船系统在军事、营救以及护送等任务场景中展现出巨大的潜力。研究旨在基于多智能体深度强化学习算法，对多无人水面航行器系统的编队构造问题进行探究。针对传统多智能体深度确定性策略梯度算法（MADDPG）收敛速度较慢的问题，研究通过在值函数阶段引入了注意力机制来提升多无人水面航行器系统的编队决策模型的收敛速度，并通过无人水面航行器的编队模型与编队避碰和编队构造奖励函数的配合，提升了多无人水面航行器完成编队构造任务的效率。最后，通过仿真结果验证了本文所提出的方法可有效地完成多种环境下的多无人水面航行器编队构造任务，为未来多无人船编队构造应用提供理论研究基础。

关键词： MADDPG算法编队构造深度强化学习注意力机制

基于深度强化学习的无人驾驶船舶避碰行为决策方法

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大连海事大学学报 2024年第1期50卷 11-19页

作者：关巍罗文哲崔哲闻大连海事大学航海学院辽宁大连116026

为解决无人驾驶船舶的多船避碰问题,结合船舶领域知识、国际海上避碰规则(COLREGs)及船舶操纵特性,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的多船会遇避碰行为决策方法。采用门控循环单元(GRU)构建神经网络模型,并进行层归一化处理,... 详细信息

为解决无人驾驶船舶的多船避碰问题,结合船舶领域知识、国际海上避碰规则(COLREGs)及船舶操纵特性,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的多船会遇避碰行为决策方法。采用门控循环单元(GRU)构建神经网络模型,并进行层归一化处理,可有效处理高维观测数据,提高了行为决策的效率。本文设计的奖励函数符合国际海上避碰规则,并考虑了尽量使用小舵角进行避让的船舶操纵习惯。多船会遇的仿真实验验证了本文避碰决策方法在灵活性和有效性方面的优势。

关键词：多船避碰行为决策国际海上避碰规则(COL⁃REGs) 深度强化学习门控循环单元(GRU)

一种融合噪声网络的裁剪双深度Q网络的船舶自主避碰决策算法

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上海海事大学学报 2024年第4期45卷 1-7页

作者：韩虎生关巍崔哲闻大连海事大学航海学院辽宁大连116026

针对海上船舶自主避碰决策中深度Q网络(deep Q-network,DQN)算法的高估和收敛性差的问题,提出一种融合噪声网络的裁剪双DQN(double DQN,DDQN)算法,记为NoisyNet-CDDQN算法。该算法采用裁剪双Q值的方式减小DQN算法的高估问题,并通过引入... 详细信息

针对海上船舶自主避碰决策中深度Q网络(deep Q-network,DQN)算法的高估和收敛性差的问题,提出一种融合噪声网络的裁剪双DQN(double DQN,DDQN)算法,记为NoisyNet-CDDQN算法。该算法采用裁剪双Q值的方式减小DQN算法的高估问题,并通过引入噪声网络来增强算法的稳定性以解决DQN算法收敛性差的问题。充分考虑船舶运动数学模型和船舶领域模型,并在奖励函数设计中考虑到偏航、《国际海上避碰规则》(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)等要素。多会遇场景仿真实验证明,本文所提出的NoisyNet-CDDQN算法相较于融合噪声网络的DQN算法在收敛速度上提升了27.27%,相较于DDQN算法提升了54.55%,相较于DQN算法提升了87.27%,并且船舶自主避碰决策行为符合COLREGs,可为船舶的自主避碰提供参考。

关键词：噪声网络双深度Q网络(DDQN) 船舶自主避碰国际海上避碰规则

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基于改进PPO算法的船舶自主避碰决策

大连海事大学学报 2023年第4期49卷 28-36页

作者：关巍崔哲闻罗文哲大连海事大学航海学院辽宁大连116026

为减少船舶避碰决策过程中人为失误导致的海难事故,提出一种基于改进近端策略优化(PPO)算法的船舶自主避碰决策。在传统PPO算法广义优势估计基础上加入自适应基线调整,并且使用长短期记忆网络(LSTM)改进网络结构。船舶的航行信息和激光... 详细信息

为减少船舶避碰决策过程中人为失误导致的海难事故,提出一种基于改进近端策略优化(PPO)算法的船舶自主避碰决策。在传统PPO算法广义优势估计基础上加入自适应基线调整,并且使用长短期记忆网络(LSTM)改进网络结构。船舶的航行信息和激光雷达矢量线被应用于神经网络输入,航行制导、角度偏差及《1972年避碰规则》均被纳入改进的奖励函数设计。两船和多船会遇场景仿真实验表明:本文提出的避碰决策可使船舶实现自主航行,并在避碰过程中符合《避碰规则》,为处理复杂局面下的船舶避碰决策提供了参考。

关键词：船舶自主避碰改进的近端策略优化算法长短期记忆网络(LSTM)

以侵权责任为视角探究我国第三人侵害债权问题

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法制博览 2022年第12期 29-31页

作者：崔哲闻长春财经学院

随着社会的不断进步，我国提出了第三人侵害债权制度，根据罗马法债的相对性原则我国将第三人侵害债权制度纳入合同法规的保护范畴。随着市场经济的不断发展，人们的物质生活不断丰富，超前消费已经成了一种人们的生活习惯，造成越来越... 详细信息

随着社会的不断进步，我国提出了第三人侵害债权制度，根据罗马法债的相对性原则我国将第三人侵害债权制度纳入合同法规的保护范畴。随着市场经济的不断发展，人们的物质生活不断丰富，超前消费已经成了一种人们的生活习惯，造成越来越多债务问题的出现，从而导致第三人侵害债权制度的问题渐渐浮出水面。第三人侵害债权制度不完善导致的问题也越来越明显，对于第三人侵害债权制度的讨论主要在于是否应该将第三人侵害债权正式纳入民法的保护范畴中去，面对这种情况和趋势我国是否将第三人侵害债权纳入《民法典·侵权责任编》中是我国完善法治道路上必然面临的一个严峻问题。

关键词：债的相对性第三人侵权债权

基于Dueling-DDQN的船舶智能避碰决策方法

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大连海事大学学报 2024年第4期 22-30页

作者：关巍王淼淼韩虎生崔哲闻蔡珊珊大连海事大学航海学院

针对由全球海上船舶数量增长导致的碰撞事故频发问题，提出一种基于深度强化学习(DRL)算法的船舶智能避碰决策模型，基于对抗双深度Q学习(Dueling-DDQN)与船舶领域模型的建立，设计奖励函数时充分考虑了《国际海上避碰规则》(COLREGs)... 详细信息

针对由全球海上船舶数量增长导致的碰撞事故频发问题，提出一种基于深度强化学习(DRL)算法的船舶智能避碰决策模型，基于对抗双深度Q学习(Dueling-DDQN)与船舶领域模型的建立，设计奖励函数时充分考虑了《国际海上避碰规则》(COLREGs)及船舶偏航等要素，以确保避碰决策的合规性与合理性。搭建仿真环境模拟多船会遇场景，并利用神经网络模型处理复杂环境信息，进行模型训练与验证。实验结果表明，相比传统深度Q学习算法，本文模型在收敛速度和稳定性方面均表现出显著优势，能够准确判断会遇局面，并依据COLREGs采取恰当的避碰措施，展现出较高的决策准确性和可靠性，可为船舶在复杂海况下的智能航行提供有效的决策支持。

关键词：船舶智能避碰行为决策对抗双深度Q学习船舶领域国际海上避碰规则

基于微流控芯片评估富血小板血浆促进子宫内膜细胞的增殖

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中国组织工程研究 2025年第10期29卷 2091-2096页

作者：闻哲嘉吕芳苏州大学附属第二医院生殖中心江苏省苏州市215004

背景:富血小板血浆可促进薄型子宫内膜细胞的增殖,但存在剂量难以控制、取样困难等问题。微流控芯片具有高通量、低消耗、操作简便等优点,为模拟子宫内膜细胞在体微环境提供了新途径。目的:利用三通道微流控芯片构建富血小板血浆促进子... 详细信息

背景:富血小板血浆可促进薄型子宫内膜细胞的增殖,但存在剂量难以控制、取样困难等问题。微流控芯片具有高通量、低消耗、操作简便等优点,为模拟子宫内膜细胞在体微环境提供了新途径。目的:利用三通道微流控芯片构建富血小板血浆促进子宫内膜细胞增殖的研究模型。方法:从1名女性外周静脉血中提取富血小板血浆。采用含不同浓度[0%(对照),0.5%,1%,2%]富血小板血浆的无血清细胞培养基培养人子宫内膜间质细胞,采用划痕实验检测细胞迁移,CCK-8法检测细胞增殖。利用聚二甲基硅氧烷胶制备微流控芯片,该微流控芯片设计有3个通道,中间通道为细胞外基质水凝胶通道,左右两侧分别为人子宫内膜间质细胞及富血小板血浆通道,3个通道之间保存有可以相互沟通以及实现物质交换的面积,实验组两侧通道分别加入人子宫内膜间质细胞(绿色荧光蛋白GFP标记)和含0.5%富血小板血浆的无血清培养基,对照组两侧通道分别加入人子宫内膜间质细胞(绿色荧光蛋白GFP标记)和无血清细胞培养基,共培养48 h后,采用Ki67免疫荧光染色观察细胞增殖与迁移。结果与结论:(1)细胞划痕实验和CCK-8检测结果显示,与对照组相比,0.5%,1%,2%浓度的富血小板血浆可促进人子宫内膜间质细胞的迁移与增殖(P <0.05),并且0.5%浓度富血小板血浆的促进细胞迁移与增殖作用强于其他2个浓度(P <0.05);(2)Ki67免疫荧光染色结果显示,与对照组相比,实验组人子宫内膜间质细胞的增殖和迁移能力更强;(3)实验证实通过三通道微流控芯片可以模拟子宫内膜细胞的微环境,同时利用该系统验证了富血小板血浆可显著促进子宫内膜间质细胞的增殖与迁移。

关键词：微流控芯片富血小板血浆子宫内膜间质细胞子宫内膜增殖迁移细胞外基质薄型子宫内膜子宫内膜相关疾病