[发明专利]一种基于多智能体强化学习的机器人追捕方法有效
| 申请号： | 202110348762.0 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113095500B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张雪波;姜帆;赵铭慧;戚琪 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/02;G06F30/20 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 300110*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的机器人追捕方法，该方法包括构建两追一逃环境、构建马尔科夫模型、获取两追一逃网络模型以及扩展多追多逃策略等步骤。该方法利用已知的追捕机器人的运动学模型向前模拟追捕机器人在下一时刻的状态，并通过基于值函数的近似策略迭代算法，训练得到两追一逃环境下的追捕策略，进而通过贪心决策算法扩展至多追多逃的情况，得到多追多逃情况下的最优追捕策略，该方法得到的追捕策略追捕成功率更高，从而使追捕过程更加高效、可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 强化 学习 机器人 追捕 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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