基于长短期记忆-深度Q值网络的异构机器人煤矸协同分选方法

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摘要：【目的】提高传统的单一类别煤矸分选机器人在面对形状、尺寸差异较大的矸石时的适应性，分析异构机器人工作特性，实现异构机器人协同分选。【方法】基于深度Q值网络（deep Q network，DQN）提出异构机器人协同分选模型；分析协同工作分选流程制定决策框架，根据强化学习所需，设计交互环境，构建智能体连续的状态空间奖惩函数，长短期记忆网络（long short term memory，LTSM）和全连接网络相结合，构建DQN价值和目标网络，实现强化学习模型在工作过程中的任务分配。（剩余17004字）