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申请/专利权人：西北工业大学深圳研究院
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的多AUV水下目标攻击方法及系统，属于水下航行器技术领域。包括：基于AUV水下运动的数学表达式构建AUV运动学模型；基于所述AUV运动学模型构建水下对抗模型；并设计强化学习中的状态空间、动作空间和奖励函数，得到强化学习算法；基于所述水下对抗模型和强化学习算法构建单AUV决策模型；基于所述单AUV决策模型中的智能体、状态动作空间以及最优策略之间的交互，得到多AUV协同决策模型；根据所述多AUV协同决策模型的超参数，对所述多AUV协同决策模型进行迭代训练，得到最优多AUV协同决策模型。本发明提高每艘AUV的训练速度和协同能力，能够促使智能体协调行动，从而使得整个集群的打击规划更加高效和智能化。
主权项：1.一种基于深度强化学习的多AUV水下目标攻击方法，其特征在于，包括：基于AUV水下运动的数学表达式构建AUV运动学模型；基于所述AUV运动学模型构建水下对抗模型；并设计强化学习中的状态空间、动作空间和奖励函数，得到强化学习算法；基于所述水下对抗模型和强化学习算法构建单AUV决策模型；基于所述单AUV决策模型中的智能体、状态动作空间以及最优策略之间的交互，得到多AUV协同决策模型；根据所述多AUV协同决策模型的超参数，对所述多AUV协同决策模型进行迭代训练，当训练次数达到所设定的阈值或者是多AUV协同决策模型的超参数达到设定的条件，结束训练，得到最优多AUV协同决策模型，由所述最优多AUV协同决策模型得到多AUV水下目标最优攻击路线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学深圳研究院 一种基于深度强化学习的多AUV水下目标攻击方法及系统
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