[发明专利]一种基于强化学习的机动智能决策规避导弹方法有效
| 申请号： | 202110769584.9 | 申请日： | 2021-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN113671825B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 樊养余;刘洋;段昱;刘曦春;吕国云;张君昌 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 王萌 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的机动智能决策规避导弹方法，方法包括：步骤1、在Unity端，建立强化学习环境；步骤2、搭建第一神经网络，所述第一神经网络包括决策网络和好奇心网络，设置奖励值判别机制，其中，奖励值由第一奖励值和第二奖励值组成，所述第一奖励值由所述好奇心网络计算得出；步骤3、在Python端，在所述强化学习环境下，训练所述第一神经网络得到训练完成的神经网络；步骤4、利用所述训练完成的神经网络对导弹进行规避。本发明的规避决策的神经网络结构简单，易于训练且实时性好。本发明利用神经网络作为状态空间到动作空间的映射函数，有效解决的传统算法中状态空间大、动作空间大等缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 机动 智能 决策 规避 导弹 方法 | ||
【主权项】：
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