一种改进的混沌差分鲸鱼算法的智能体路径优化方法

    公开(公告)号:CN116592886A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310491161.4

    申请日:2023-04-29

    Abstract: 本发明涉及一种改进的混沌差分鲸鱼算法的智能体路径优化方法,首先根据鲸鱼算法包围和攻击机制,对初始参数选择困难的问题,进行混沌初始化,实时更新坐标;接下来采用反向搜索提高搜索效率;然后利用差分进化中变异、交叉、选择,根据全局和局部搜索,确定每个智能体的最终位置。本发明可以应用于智能体的路径搜索的算法中,在原路径搜索算法易陷入局部最优的问题下,寻找全局最优解。本发明可以应用于智能体的路径搜索的算法中,在原路径搜索算法易陷入局部最优的问题下,寻找全局最优解。

    一种基于多智能体强化学习追逃博弈中的有限时间逃避策略

    公开(公告)号:CN118643888A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410812499.X

    申请日:2024-06-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习追逃博弈中的有限时间逃避策略,属于强化学习和追逃博弈领域;首先在DQN算法的基础上,根据追逐者采用放牧策略,逃避者通过自身的机动性,对动作空间进行了重新考虑;接下来本发明设置了五种基本动作,利用DQN算法的迭代过程,根据追逐者和逃避者的相对状态,通过给定奖励来引导逃避者逃逸;然后在强化学习中引入了势函数,根据追逐者和逃避者的相对势动态调整逃避者的奖励,有效地提高了训练效率。本发明可以应用于多智能体强化学习追逃博弈算法中,实现了逃避者在有限时间内避免多个追逐者的捕获。

    一种基于随机蒸馏网络的无人机机动目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN118760226A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410914905.3

    申请日:2024-07-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于随机蒸馏网络的无人机机动目标跟踪方法,属于无人机机动目标跟踪领域。包括:根据三维无人机机动目标跟踪场景构建动力学模型;将动力学模型抽象建模为马尔科夫决策过程,设计状态空间、动作空间及奖励函数;基于随机蒸馏网络的强化学习算法对马尔科夫决策过程求解奖励回报最大化的策略,使得无人机以最优轨迹跟踪机动目标。本发明针对三维目标跟踪场景,相比于二维场景更加真实,符合实际情况,能够更好地用于无人机系统中;在随机蒸馏网络的基础上增加一个预测器网络,进一步增大无人机的探索效率,使无人机能够更快地找到最优或次优解,加快收敛效率。

    基于灰狼算法的智能体路径搜索方法、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117516532A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311327062.9

    申请日:2023-10-13

    Abstract: 本申请的实施例涉及智能体路径搜索技术领域,公开了一种基于灰狼算法的智能体路径搜索方法、设备和存储介质,该方法包括:建立三维坐标系,基于智能体对应的任务信息确定路径的起始点和目标点,并根据起始点和目标点确定路径空间;利用基于灰狼算法改进的智能体路径优化算法,在路径空间内进行每一时刻下智能体的最优位置搜索;将每次得到的智能体的位置的坐标,转换到三维坐标系上,得到智能体对应的各个路径点;基于起始点和各个路径点得到智能体的最优路径,完成智能体的路径搜索,从而提高了灰狼算法更新的灵活性、解的多样性和收敛速度,避免智能体路径搜索陷入局部最优,准确地为智能体路径搜索寻找全局最优解。

Patent Agency Ranking