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题名基于深度Q网络的多智能体逃逸算法设计
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作者
闫博为
杜润乐
班晓军
周荻
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机构
哈尔滨工业大学航天学院
试验物理与计算数学国家级重点实验室
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出处
《导航定位与授时》
CSCD
2022年第6期40-47,共8页
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文摘
当前多智能体追逃博弈问题通常在二维平面下展开研究,且逃逸方智能体运动不受约束,同时传统方法在缺乏准确模型时存在设计控制策略困难的问题。针对三维空间中逃逸方智能体运动受约束的情况,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的多智能体逃逸算法。该算法采用分布式学习的方法,逃逸方智能体通过对环境的探索学习得到满足期望的逃逸策略。为提高学习效率,根据任务的难易程度将智能体策略学习划分为两个阶段,并设计了相应的奖励函数引导智能体探索满足期望的逃逸策略。仿真结果表明,该算法所得逃逸策略效果稳定,并且具有泛化能力,在改变一定的初始位置条件后,逃逸方智能体也可成功逃逸。
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关键词
逃逸算法
深度强化学习
多智能体
深度Q网络
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Keywords
Evasion algorithm
Deep reinforcement learning
Multi-agent
Deep Q-Network
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分类号
V448
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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