检索结果-南通市图书馆

中国科学：信息科学 2024年第8期54卷 1871-1883页

作者：方城亮杨飞生潘泉西北工业大学自动化学院西安710129 西北工业大学重庆科创中心重庆401151

针对动态不确定环境下异构多无人机协同路径规划问题,提出了一种新的多智能体深度强化学习算法.首先,开发了一个空域场景下多无人机到达目标地点的强化学习环境,环境引入了无人机动力学方程,并考虑了无人机异构的因素以及安全避障的需求... 详细信息

针对动态不确定环境下异构多无人机协同路径规划问题,提出了一种新的多智能体深度强化学习算法.首先,开发了一个空域场景下多无人机到达目标地点的强化学习环境,环境引入了无人机动力学方程,并考虑了无人机异构的因素以及安全避障的需求.其次,设计了任务完成率、编队保持率、飞行时间等性能指标,用以衡量算法的优劣.然后,将多无人机协同路径规划问题建模为部分可观Markov决策过程,提出了一种多智能体柔性执行评价(multi-agent soft actorcritic,masac)算法寻求该问题的近似最优策略.最后,通过仿真实验验证了所提算法的有效性和优越性.

关键词：多无人机路径规划多智能体深度强化学习部分可观Markov决策过程 masac算法

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