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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要：本发明公开了基于强化学习的粗粒度智能无人机突防方法，属于指挥决策与人工智能技术领域。本发明包括以下步骤：构建突防场景、构建粗粒度环境、构建改进的强化学习方法、生成与优化突防策略和突防决策。本发明面向无人机突防策略生成计算资源需求量大、强对抗的特点，采用粗颗粒度网格化设置路径信标，降低了无人机动作空间维度和博弈过程中需要决策的次数，从而使得采用强化学习方法即可实现策略生成与决策，方法简单、计算复杂度低、自动化程度高，给出了获取最佳决策模型的具体方法，对现有技术做出了重要改进。
主权项：1.基于强化学习的粗粒度智能无人机突防方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建突防场景，设置突防场景参数、场景复位函数、场景交互函数；步骤2：构建粗粒度环境，设置粗粒度环境参数、信标编号转换函数、可选信标编号列表生成函数、位置转换函数；步骤3：构建改进的强化学习方法，设置改进的强化学习方法所需的超参数、用于训练的动作选择函数、用于评估的动作选择函数、价值表格值更新函数、利用率值增加函数、保存最优价值表格函数，以及加载最优价值表格函数；步骤4：生成并优化突防策略；步骤5：进行突防决策，实现无人机在场景中智能突防。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 基于强化学习的粗粒度智能无人机突防方法
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