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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明涉及路径规划技术领域，公开了一种基于改进的MADDPG算法的车辆路径规划方法及系统，包括：将车辆路径规划问题转化为MADDPG算法学习问题，并进行问题的转化定义；依据安全员车辆路径规划问题问题特性对包含安全员网络的MADDPG算法进行改进；对每个车辆进行动作状态空间设计；运用奖励函数评估每辆车的行为；利用MADDPG算法来训练每辆车的价值网络和策略网络；以奖励函数反馈数据，利用MADDPG算法进行更新；设定避免碰撞的奖励和距离目的地的奖励。本发明由于改进的MADDPG算法综合考虑多种因素的影响，故最优路径的长度相对较短。本发明的有益效果为：能够覆盖环境中大部分的行驶重点以及避免障碍和高坡度点，获得较高的总奖励值。
主权项：1.一种基于改进的MADDPG算法的车辆路径规划方法，其特征在于，包括：将车辆路径规划问题转化为MADDPG算法学习问题，并进行定义；根据车辆路径规划问题特性对MADDPG算法进行改进；将每辆车看成一个智能体，对每辆车进行动作状态空间设计；运用奖励函数评估每辆车的动作；利用改进的MADDPG算法来训练每辆车的价值网络和策略网络；设定避免碰撞的奖励函数和距离目的地的奖励函数；基于避免碰撞的奖励函数和目的地距离的奖励函数，得到总的奖励函数，通过总的奖励函数反馈奖励值，利用改进的MADDPG算法进行更新每辆车的动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于改进的MADDPG算法的车辆路径规划方法及系统
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