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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明涉及一种基于稀疏奖励的无人机机动策略生成方法，属于机动策略生成方法技术领域。为了解决现有技术中提到的稀疏奖励任务收敛慢的问题，该方法包括轨迹收集：分布式执行者与环境独立交互，将其轨迹进行收集并计算折扣回报，并将收集到的轨迹存储到用于离线策略训练的全局回放经验池；更新学习者的策略网络和价值网络模型：更新执行者的策略网络模型：学习者将策略网络参数发布给每个执行者，从而更新所有执行者的策略网络模型，每个执行者利用参数掩码，随机重塑嵌入网络的非活动权重，增加策略随机性从而提高环境探索能力，该方法既提高了算法的收敛性，也提高了无人机的机动能力。
主权项：1.一种基于稀疏奖励的无人机机动策略生成方法，其特征在于：基于智能体模型包含嵌入网络、策略网络和价值网络实现，其中嵌入网络和策略网络构成部署时的机动决策模型，价值网络用来评估智能体的状态价值，嵌入网络输入自身飞行参数、相对态势等信息，提取隐式特征作为策略网络和价值网络的输入，策略网络输出飞行控制和武器控制指令，价值网络输出状态价值，所述智能体模型包括分布式执行者和学习者，具体包括以下步骤：S1、轨迹收集：分布式执行者与环境独立交互，将其轨迹进行收集并计算折扣回报，并将收集到的轨迹存储到用于离线策略训练的全局回放经验池；S2、更新学习者的策略网络和价值网络模型；S3、更新执行者的策略网络模型：学习者将策略网络参数发布给每个执行者，从而更新所有执行者的策略网络模型，每个执行者利用参数掩码，随机重塑嵌入网络的非活动权重，增加策略随机性从而提高环境探索能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 一种基于稀疏奖励的无人机机动策略生成方法
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