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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习和启发式算法的无人机路径规划方法，包括：构建深度Q网络模型，驱动无人机移动，进行深度Q网络模型训练；在深度Q网络模型每次训练迭代过程中，根据ε‑greedy策略选择无人机的下一步动作方向：当随机数小于ε时，将萤火虫算法选择的方向作为下一步动作方向；当随机数大于ε时，将Q值最大的方向作为下一步动作方向，通过训练好的深度Q网络模型规划无人机路径。本发明在前期利用低亮度萤火虫向着高亮度萤火虫移动的这一行为指导无人机向着靠近目标点的方向移动，同时避开环境中可能存在的障碍物，这种指导策略在训练初期有效减少了不必要的探索，从而提高了算法的效率，加快收敛速度。
主权项：1.一种基于深度强化学习和启发式算法的无人机路径规划方法，其特征在于，包括：构建深度Q网络模型，驱动无人机移动，进行深度Q网络模型训练；在深度Q网络模型每次训练迭代过程中，根据ε-greedy策略选择无人机的下一步动作方向：当随机数小于ε时，将萤火虫算法选择的方向作为下一步动作方向；当随机数大于ε时，将Q值最大的方向作为下一步动作方向，通过训练好的深度Q网络模型规划无人机路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 基于深度强化学习和启发式算法的无人机路径规划方法
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