[发明专利]一种基于深度强化学习与图像视觉的作战仿真推演方法有效
| 申请号： | 202210485101.7 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN114925601B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 魏明强;石鼎;燕雪峰;宫丽娜;张静宣;关东海 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06V10/40;G06V10/82;G06N20/00;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/092;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京有岸知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32757 | 代理人： | 王磊 |
| 地址： | 210001 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习与图像视觉的作战仿真推演方法，包括：搭建军事作战仿真环境，将搭建的仿真环境的RGB图像中每个像素作为输入特征，通过深度神经网络进行深层特征的提取；在MADDPG算法中对每一个智能体设置一个对应的局部Critic网络进行数据解耦，并通过优先经验回收机制对智能体进行采样，得到改进的MADDPG算法；基于深层特征，训练改进的MADDPG算法，直至奖励函数的损失收敛，完成对改进的MADDPG算法的训练；再次搭建一个军事作战仿真环境，输入训练好的改进的MADDPG算法中，输出最优的军事仿真推演模型。本发明作战仿真推演方法实现深度特征自动提取，鲁棒性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 图像 视觉 作战 仿真 推演 方法 | ||
【主权项】：
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