西北工业大学李军智获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于多近端强化学习的星群轨道追逃决策方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119962403B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510439758.3,技术领域涉及:G06F30/27;该发明授权一种基于多近端强化学习的星群轨道追逃决策方法是由李军智;连晓斌;魏琳森;宁昕;曹旭阳;刘苏毅设计研发完成,并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多近端强化学习的星群轨道追逃决策方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于多近端强化学习的星群轨道追逃决策方法,包括:S1:采用8阶龙格‑库塔法更新卫星状态;S2:卫星群中各卫星收集彼此状态信息,构建状态向量,据此形成策略与价值网络;通过策略网络选择并执行动作,接收环境奖励后更新状态向量;然后计算时序差分误差与优势函数,利用近端策略优化算法更新网络;同时,采用联邦近端算法融合各卫星的策略网络;S3:对卫星群进行综合性能评估,动态调整各卫星策略网络参数的更新策略,持续优化卫星群的整体效能。本发明确保了卫星群在复杂环境中能高效协作,通过不断学习与调整,提升了整体响应速度与决策准确性,确保了任务执行的高效与稳定。
本发明授权一种基于多近端强化学习的星群轨道追逃决策方法在权利要求书中公布了:1.一种基于多近端强化学习的星群轨道追逃决策方法,其特征在于:具体包括以下步骤:S1.采用8阶龙格-库塔数值积分方法,更新卫星群中所有卫星的状态信息,包括位置信息和速度信息;S2.基于步骤S1得到的所有卫星的状态信息,卫星群中的各卫星分别收集其他所有卫星的状态信息,并构建状态向量,进而得到策略网络和价值网络,再通过策略网络选择并执行相应的动作;执行动作后,接收环境反馈的奖励,并更新得到下一个时间步长的状态向量,再依次计算时序差分误差和优势函数,然后采用近端策略优化算法对策略网络和价值网络进行更新,并采用联邦近端算法对卫星群中的各卫星的策略网络进行融合;S3.基于步骤S2,对卫星群中的各卫星进行综合性能评估,并动态调整各卫星策略网络参数的更新,持续优化卫星群中各卫星的整体性能。
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