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申请/专利权人：西北工业大学
申请日：2023-06-04
公开（公告）日：2023-09-22
公开（公告）号：CN116796844A
专利技术分类：.推理方法或设备[2023.01]
专利摘要：本发明提供了一种基于M2GPI的无人机一对一追逃博弈方法，构建无人机一对一虚拟追逃博弈场景，确定非完整运动约束条件和环境范围约束条件，分别构建追捕无人机和逃逸无人机的奖励函数，引入M2GPI算法，构建追逃双方无人机的初始追逃博弈模型，对追逃双方无人机的初始追逃博弈模型进行训练，运用无人机一对一追逃博弈的最终模型可实时输出追捕无人机的策略。本发明的M2GPI算法在MinimaxQ算法的基础上进行了改进发展，通过加入神经网络和广义策略迭代的方法，提高了模型的收敛速度，训练完成的追逃博弈模型具有不错的可迁移性，可以直接运用在各类场景和态势下的无人机一对一追逃任务中，并且无人机追捕成功率较高。
专利权项：1.一种基于M2GPI的无人机一对一追逃博弈方法，其特征在于包括下述步骤：S1：构建无人机一对一虚拟追逃博弈场景；S2：确定追捕无人机和逃逸无人机在所述追逃博弈场景中的非完整运动约束条件和环境范围约束条件；S3：分别构建追捕无人机和逃逸无人机的奖励函数；奖励函数用于评估追逃双方无人机在某一特定状态下对某一动作的执行情况，并输出奖励值；S4：引入M2GPI算法，并结合非完整运动约束条件、环境范围约束条件和奖励函数，分别构建追逃双方无人机的初始追逃博弈模型；S5：对追逃双方无人机的初始追逃博弈模型进行训练，获得训练过程中的交互数据，并利用交互数据不断对无人机的真实Q网络、玩家Q1网络和对手Q2网络进行更新，在训练完成后得到无人机一对一追逃博弈的最终模型；S6：运用无人机一对一追逃博弈的最终模型可实时输出追捕无人机的策略；在训练完成后，得到最终的无人机一对一追逃博弈模型，将追逃无人机的状态信息实时输入到模型的神经网络中，得到追逃无人机的动作选择，控制追捕无人机完成对逃逸无人机的追捕任务，任务成功率较高。
百度查询： 西北工业大学 一种基于M2GPI的无人机一对一追逃博弈方法
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