申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117933295A

主分类号：G06N3/006

分类号：G06N3/006;G06N3/092

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.26#公开

摘要：本发明专利申请提供了一种多智能体围捕方法和系统，包括：获取多个智能体在环境场景中的观测信息；基于观测信息，通过预先分别部署在各智能体上的策略网络，生成智能体动作，控制智能体围捕目标，完成围捕任务；其中，策略网络为通过预先构建的智能体深度强化学习神经网络模型得到；智能体深度强化学习神经网络模型以采用狮群围捕策略得到多个智能体与训练环境场景的交互信息作为训练数据，进行训练得到；本发明专利申请的智能体深度强化学习神经网络模型以采用狮群围捕策略得到多个智能体与训练环境场景的交互信息作为训练数据，采用狮群围捕策略将智能体的围捕阶段进行划分，使智能体的围捕队形更加均匀合理，有效提高了围捕快速目标的成功率。

主权项：1.一种多智能体围捕方法，其特征在于，包括：获取多个智能体在环境场景中的观测信息；基于所述观测信息，通过预先分别部署在各所述智能体上的策略网络，生成智能体动作，控制所述智能体围捕目标，完成围捕任务；其中，所述策略网络为通过预先构建的智能体深度强化学习神经网络模型得到；所述智能体深度强化学习神经网络模型以采用狮群围捕策略得到多个智能体与训练环境场景的交互信息作为训练数据，进行训练得到，所述交互信息包括当前的智能体的观测信息、智能体动作、智能体的奖罚信息和下一时刻观测信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 一种多智能体围捕方法和系统

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