[发明专利]一种分层强化学习的智能体控制方法有效
| 申请号： | 201911360634.7 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111142522B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 曾杰;罗喜伶;金晨;李云波 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学杭州创新研究院 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02;G05D1/12 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310051 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种分层强化学习的智能体控制方法，属于可移动智能体控制领域。本发明基于现有MLSH算法框架上，利用DDPG算法分别训练智能体在不同环境下各自追寻目标点和避障的能力，最后通过主策略网络来进行动作选择的融合。相对于基于传统融合规则的算法而言，网络自动选择动作的融合不存在死区问题，本发明不同于MLSH算法自动分层形成的子任务，而是明确将导航任务分成追寻目标点和避障两个子任务，这样主要是减少训练时间以及方便实际应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分层 强化 学习 智能 控制 方法 | ||
【主权项】：
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