[发明专利]一种基于多智能体深度强化学习的多机探寻方法及系统有效
| 申请号： | 202310044962.6 | 申请日： | 2023-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN115860107B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 肖晓晖;张涵;张晓晖 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06N3/092 | 分类号： | G06N3/092;G06N3/084;G06N3/10;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/008;G06N7/01;G06V10/94;G06V10/82;G06V20/50 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 龚雅静 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多智能体深度强化学习的多机探寻方法及系统，包括搭建机器人集群仿真平台，将机器人集群探寻任务建模为分布式部分可观测马尔可夫决策过程，获取虚拟机器人集群完成探寻任务的轨迹信息并储存在经验回放缓存中，针对虚拟机器人集群搭建图像特征提取网络、值估计网络和值分解网络，基于多智能体深度强化学习进行迭代优化，得到最佳参数，在仿真平台上将虚拟目标场景与虚拟机器人集群结合后进行组合训练，便于部署真实目标场景和真实机器人集群，本发明能够在训练时获取全局的信息进行集中式学习，使得机器人可以学习到集体行为，大大提升了工作效率，且不容易出现目标冲突、互相干扰等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 深度 强化 学习 探寻 方法 系统 | ||
【主权项】：
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