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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本发明公开了一种基于DDPG的最大化无人机辅助通信系统保密率的方法。该方法主要包括以下步骤：建立无人机辅助通信系统模型；基于深度确定性策略梯度DDPG算法，构建基于无人机辅助通信系统模型的策略网络模型和动作值函数模型；观测无人机辅助通信系统模型初始状态，将初始状态输入策略网络模型，确定部署无人机的具体动作，然后将初始状态以及在策略网络模型确定的动作一起作为动作值函数模型的输入，得到动作的收益期望；利用确定性策略梯度方法训练策略网络模型并利用深度Q学习方法训练动作值函数模型，直至损失函数值趋于稳定或达到预设的停止条件时停止训练。
主权项：1.一种基于DDPG的最大化无人机辅助通信系统保密率的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立无人机辅助通信系统模型；步骤二：基于深度确定性策略梯度DDPG算法，构建基于无人机辅助通信系统模型的策略网络模型和动作值函数模型；步骤三：观测无人机辅助通信系统模型初始状态，将初始状态输入策略网络模型，确定部署无人机的具体动作，然后将初始状态以及在策略网络模型确定的动作一起作为动作值函数模型的输入，得到动作的收益期望；步骤四：利用确定性策略梯度方法训练策略网络模型并利用深度Q学习方法训练动作值函数模型，直至损失函数值趋于稳定或达到预设的停止条件时停止训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 一种基于DDPG的最大化无人机辅助通信系统保密率的方法
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