申请/专利权人：昆明理工大学

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117687413A

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G06F17/11;G06N3/04;G06N3/092;G06N3/084;G05D109/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明公开了一种改进DDPG算法的多无人水面舰艇追捕自适应决策方法，包括：建立逃逸艇和追捕艇运动学方程；建立基于阿波罗尼奥斯圆几何特性下的追捕策略和逃逸策略；提出无人水面逃逸艇的动态决策半径概念以及捕获条件；基于马尔科夫决策过程设置改进DDPG算法中的动作集合、状态集合以及加权奖励机制；通过设置改进DDPG算法中策略网络采用的双层全连接神经网络的输入、输出，不断调节拟合双层全连接神经网络参数直到追捕艇平均奖励到达收敛条件，获得逃逸艇最优逃逸决策策略。本发明提高了逃逸艇的生存能力和逃逸能力。

主权项：1.一种改进DDPG算法的多无人水面舰艇追捕自适应决策方法，其特征在于，包括：建立逃逸艇和追捕艇运动学方程；建立基于阿波罗尼奥斯圆几何特性下的追捕策略和逃逸策略；提出无人水面逃逸艇的动态决策半径概念以及捕获条件；基于马尔科夫决策过程设置改进DDPG算法中的动作集合、状态集合以及加权奖励机制；通过设置改进DDPG算法中策略网络采用的双层全连接神经网络的输入、输出，不断调节拟合双层全连接神经网络参数直到追捕艇平均奖励到达收敛条件，获得逃逸艇最优逃逸决策策略。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 昆明理工大学 一种改进DDPG算法的多无人水面舰艇追捕自适应决策方法

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