[发明专利]一种分层强化学习的智能体控制方法有效

专利信息
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: 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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