[发明专利]一种基于深度强化学习的无人机机动决策方法有效
| 申请号： | 202110364100.2 | 申请日： | 2021-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN113093802B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 李波;甘志刚;梁诗阳;高晓光;万开方;越凯强;杨志鹏 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10;G05D1/08 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人机机动决策方法，首先构建无人机机动模型，然后描述无人机和敌机作战相对态势，再依据马尔科夫过程构建状态空间、动作空间和奖惩函数，接下来构建SAC算法模型结构，再定义SAC算法模型参数并进行训练，最后初始化无人机和敌机作战态势，使用训练完成算法进行机动决策。本发明能够有效地令无人机自主决策，无需人工参与，且具有很强的探索能力，能够高效的探索到最优策略。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 无人机 机动 决策 方法 | ||
【主权项】：
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