[发明专利]基于深度强化学习的多智能体攻防决策方法有效
| 申请号： | 202211398653.0 | 申请日： | 2022-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN115544898B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 李湛;李熙伦;郑晓龙;于兴虎;高会军 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江联合专利商标代理有限公司 23213 | 代理人： | 岳昕 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于深度强化学习的多智能体攻防决策方法，涉及人工智能、机器学习领域。本发明解决了多智能体深度确定性策略梯度方法，无法应用于智能体可坠毁的场景下的问题。本发明该攻防决策方法包括如下过程：S1、根据场景构建攻防环境；S2、将N个智能体与攻防环境进行交互，交互过程中每个智能体最大化自身奖励，构建适用于深度神经网络的数据集知识库；所述数据集知识库内所有样本的数据维度相同；S3、从数据集知识库中随机抽取一批样本，利用同批样本同时对每个智能体的深度神经网络进行训练，获得训练后的智能体；S4、在当前攻防环境和预设攻防轮次下，使训练后的各智能体进行攻防决策。主要用于复杂场景下的多对多智能体的攻防决策。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 智能 攻防 决策 方法 | ||
【主权项】：
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