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      一種基于多智能體協(xié)同強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多目標(biāo)追蹤方法

      2021-03-17 | rar | 1.19 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      針對(duì)現(xiàn)有多目標(biāo)追蹤方法通常存在學(xué)習(xí)速度慢、追蹤效率低及協(xié)同追蹤策略設(shè)計(jì)困難等問(wèn)題，提岀一種改進(jìn)的多目標(biāo)追蹤方法?；谧粉?a href='http://ttokpm.com/v/' target='_blank' class='arckwlink_none'>智能體和目標(biāo)智能體數(shù)量及其環(huán)境信息建立任務(wù)分配模型，運(yùn)用匈牙利算法根據(jù)距離效益矩陣對(duì)其進(jìn)行求解得到多個(gè)追蹤智能體的任務(wù)分配情況，并以縮短目標(biāo)智能體的追蹤路徑為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行任務(wù)分工，同時(shí)利用多智能體協(xié)同強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法使多個(gè)智能體在相同環(huán)境中不斷重復(fù)執(zhí)行探索-積累-學(xué)習(xí)-決策過(guò)程，最終根據(jù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)更新策略完成多目標(biāo)追蹤任務(wù)。仿真結(jié)果表明，與DDPG和 MADDPG方法相比，該方法能在避免碰撞和躲避障礙物的情況下，使多個(gè)智能體通過(guò)相互協(xié)作形成針對(duì)多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的最短追蹤路線。

      一種基于多智能體協(xié)同強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多目標(biāo)追蹤方法

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