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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于目标评价学习的智能船通航密集区避碰决策方法，包括：对马尔可夫决策过程中的常规元组进行扩充构建用于目标导向下智能船在通航密集区的避碰决策模型；基于事后经验回放思想，建立智能船在通航密集区下避碰决策的目标评价学习算法对避碰决策模型进行训练，使得智能船舶能够在通航密集区域进行决策输出。本发明通过将智能船在通航密集区域的决策过程转化为目标导向的学习模型，为船舶在复杂海上环境中的安全航行提供了更为可靠、智能的技术支持。
主权项：1.一种基于目标评价学习的智能船通航密集区避碰决策方法，其特征在于，包括以下步骤：对马尔可夫决策过程中的常规元组进行扩充构建用于目标导向下智能船在通航密集区的避碰决策模型，所述避碰决策模型将马尔可夫决策过程中的常规元组S,A,R扩充为其中，S表示状态空间，A表示动作空间，rg表示奖励函数，g表示目标，表示目标空间，φ表示状态s从状态空间映射为目标空间内的一个目标g的函数；将目标g定义为智能船的航向变化；将状态s定义为在通航密集区中目标船信息ST、本船信息SO、本船与目标船相对方位δOT、本船与目标点距离disOG以及本船与目标船距离disOT；基于事后经验回放思想，建立智能船在通航密集区下避碰决策的目标评价学习算法对避碰决策模型进行训练，使得智能船舶能够在通航密集区域进行决策输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于目标评价学习的智能船通航密集区避碰决策方法
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