申请/专利权人：上海交通大学;海之韵(苏州)科技有限公司;东北大学;大连海事大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117806318A

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G05D1/622

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及一种基于多智能体强化学习的水面目标协同围捕方法，包括：构建基于多智能体强化学习的水面目标围捕模型，以各个无人船的状态作为输入，输出无人船的驱动力；采用集中训练、分布执行的训练框架对水面目标围捕模型进行训练，无人船作为强化学习中的智能体通过训练生成多智能体协同控制策略，根据获取到的有限的环境信息进行决策和协同，以完成对敌对目标围捕；其中，利用一个非线性映射函数将无人船趋近阶段和环绕阶段的不同目标合并为同一个，同时，在奖励函数中设有围捕角的惩罚项，使得无人船集群仅在所有无人船与围捕目标之间的距离小于预设阈值时才开始围捕和环绕。与现有技术相比，本发明具有结构简单、成功率高、泛化性好等优点。

主权项：1.一种基于多智能体强化学习的水面目标协同围捕方法，其特征在于，包括：构建基于多智能体强化学习的水面目标围捕模型，以各个无人船的状态作为输入，输出无人船的驱动力；采用集中训练、分布执行的训练框架对水面目标围捕模型进行训练，无人船作为强化学习中的智能体通过训练生成多智能体协同控制策略，根据获取到的有限的环境信息进行决策和协同，以完成对敌对目标围捕；其中，利用一个非线性映射函数将无人船趋近阶段和环绕阶段的不同目标合并为同一个，同时，在奖励函数中设有围捕角的惩罚项，使得无人船集群仅在所有无人船与围捕目标之间的距离小于预设阈值时才开始围捕和环绕。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学;海之韵(苏州)科技有限公司;东北大学;大连海事大学 一种基于多智能体强化学习的水面目标协同围捕方法

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