[发明专利]一种基于蚁群算法的多智能体强化学习路径规划方法有效
| 申请号： | 202011257321.1 | 申请日： | 2020-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN112286203B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 候亚庆;张凯歌;葛宏伟;张强 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉;温福雪 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于蚁群算法的多智能体强化学习路径规划方法。此方法结合了多智能体深度强化学习方法和蚁群算法的思想，来解决多智能体的路径规划问题。具体包括：采用基于Q学习的改进DQN深度强化学习方法及蚁群“信息素”协同机制，利用智能体集群历史信息对神经网络进行训练更新，最终得到智能体集群中各智能体的最优路径规划策略。本发明采用了网络参数共享机制、优先经验回放机制并且改进了神经网络的架构，解决了传统多智能体路径规划方法自适应能力差的缺陷，提升了路径规划的效率，提高了路径规划的稳定性，最终为多智能体系统规划出更高效便捷的行进路径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 算法 智能 强化 学习 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
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