檢索結果：共14筆資料 檢索策略： "Deep Reinforcement Learning".ekeyword (精準)
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聯結車可以乘載大量貨物的特性使其在商業物流中扮演重要角色，然而現今聯結車仍然面臨著長途運輸下的疲勞駕駛以及意外事故具有致命性兩項問題，為克服此問題，自駕功能與安全系統開發有其必要性，本研究分別針對自…
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5G網路提供了低延遲和高速率的服務，縮短了傳輸時間並為使用者帶來更高效率的體驗。而在5G網路架構下，提供了包含通訊和運算的資源來滿足多種服務需求，因此適當的多資源配置是提升使用者服務品質 (Qual…
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受到近年來工業需求及消費市場變遷的快速發展下，具有高精確度且快速的工業用機械手臂在自動化中其重要性隨之提升，然而複雜且控制難度高的機械手臂在逐漸走向少量多樣的市場模式下，依靠傳統控制、人力操作及使用…
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機械手臂在操作過程中經常面臨多種挑戰，尤其是碰撞造成的損害。本研究將串聯彈性致動器整合至機械手臂設計中，透過力緩衝減少碰撞的損壞。現有研究多將碰撞視為外部干擾，使用的方法通常透過控制器的設計降低外部…
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本研究主要探討深度增強式學習(Deep Reinforcement Learning, DRL)於半導體製造業中的順序相依零工式生產排程問題，採用 Deep Q Network (DQN)深度增強式…
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隨著地球暖化日益嚴重，環境污染日漸增加，新的法規強制對公司從內部要求管制朝向永續環保。生產者使用的物流運輸是二氧化碳的主要排放者，是減少碳足跡的路徑最佳化的重要因素之一。本論文的主要目標是透過最佳化…
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無線感測網路(WSN)已廣泛用於不同類型的監控應用中以檢測是否有入侵存在。在此類應用中，無線感測網路可以依據需求採用各種部署策略。在無線感測網路中，覆蓋範圍是一種評估無線感測網路監控能力的性能指標。…
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我們在不使用任何足底先備知識的情況下，透過深度強化學習研究足底傳感器的擺放位置。為了在探索傳感器擺放位置中採用深度強化學習演算法，我們提出了一個傳感器擺放環境，此環境針對自選速度跑步任務中優化足底壓…
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多接取邊緣運算(Multi-Access Edge Computing, MEC)之工作卸載(Task Offloading)為此運算架構的重要技術，而現階段之工作卸載相關之研究大部分考量如何最小化…