[发明专利]基于博弈强化学习的目标监控方法、系统、设备及介质在审

专利信息
申请号: 202310993829.5 申请日: 2023-08-09
公开(公告)号: CN116702873A 公开(公告)日: 2023-09-05
发明(设计)人: 张海仙;徐嫣然;李佳玥;李欣洋;尚文一;尹腾;毛轶绩;邹星宇;封毅;李彦霏;刘晶玉 申请(专利权)人: 四川大学
主分类号: G06N3/092 分类号: G06N3/092;G06N3/047;G06N3/09
代理公司: 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 代理人: 聂红霞
地址: 610065 四川*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明公开了一种基于博弈强化学习的目标监控方法、系统、设备及介质,涉及无人系统的目标监控方法,其目的在于解决现有目标监控任务中策略过拟合对最佳响应策略产生影响以及策略收敛速度较慢的问题。其将无人系统中的监控者和目标构建成两个独立的强化学习智能体;对强化学习智能体进行初始化;对初始化后的强化学习智能体进行迭代训练,具体包括智能体交互过程、策略计算流程以及智能体神经网络的训练;将迭代训练完成的强化学习智能体放入无人系统中,对目标实施监控。其从FSP框架下优化最佳响应策略的角度出发,以最大熵强化学习为工具,创新性地改进了最佳响应策略的拟合方式,提升了平均策略的近似质量,收敛速度和精度都更好。
搜索关键词: 基于 博弈 强化 学习 目标 监控 方法 系统 设备 介质
【主权项】:
暂无信息
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