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一种基于Deep Q-Learning的集群区域覆盖方法

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本发明公开了一种基于Deep Q‑Learning的集群区域覆盖方法，包括以下步骤：建立集群系统的动力学模型；确定集群中智能体的邻居集合；建立集群系统的运动控制模型；对信息地图进行构造，并对信息地图进行编码；根据信息地图定义强化学习需要的状态空间、行为空间，回报函数；设计Deep Q‑Learning算法所需网络模型；设计自由区域下的Deep Q‑Learning区域覆盖算法；对得到的点按需调整，得到有障碍区域下的Deep Q‑Learning区域覆盖算法。本发明借助Deep Q‑Learning技术实现集群区域覆盖控制算法的训练与学习，实现自由区域和有障碍物区域下的集群区域覆盖，有效提高集群区域覆盖效率，同时能够保证在弱通信环境下算法的稳定性。

著录项

公开/公告号CN114326749A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-12

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学长三角研究院(衢州);
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申请/专利号CN202210026133.0
发明设计人袁国慧;王卓然;肖剑;何劲辉;
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申请日2022-01-11
分类号G05D1/02(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构51312 成都正煜知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人袁宇霞
地址 324000 浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼
入库时间 2023-06-19 14:53:05

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法律状态
2022-04-12

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