基于强化学习的锚泊辅助动力定位系统智能决策研究

作者：余尚禹; 王磊; 李博; 衣凡

来源：海洋工程, 2019, (06): 49-61.

DOI：10.16483/j.issn.1005-9865.2019.06.006

• 动力定位系统
• 强化学习
• 人工神经网络
• 设点定位 positioning mooring system
• reinforcement learning
• artificial neural networks
• optimal setpoint

针对半潜平台锚泊辅助动力定位系统的最优定位点问题，设计了基于强化学习中深度神经网络的Q学习(DQN)控制策略的锚泊辅助动力定位的智能决策系统。该决策系统中DQN方法与比例—积分—微分(PID)控制方法相结合使用，实现系统优化。在基于机器人操作系统(ROS)平台的动力定位时域模拟程序中进行数值仿真，仿真结果验证了该系统在定位点决策问题上的可靠性和有效性，从而使半潜平台在面对未知海况时，均能寻找到最优定位点，在保证锚泊辅助动力定位系统可靠性的同时降低功率消耗，提高经济性。

• 单位
  Shanghai Jiao Tong University