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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明提供了一种基于多层网络以及差异累计策略的智能机器人动态协作方法，包括如下步骤：S1、获取智能机器人的当前网络特征，基于当前网络特征采用GM算法建立多层网络模型；S2、获得博弈矩阵；初始化机器人策略；S3、所有智能机器人在多层网络模型的所有网络层中与自己交互范围内其他的智能机器人进行博弈交互；S4、根据当层博弈矩阵计算博弈收益、适应度，使用差异累计策略修正适应度；S5、依照S4修正后的适应度更新S2的机器人策略；S6、判断系统是否到达稳态，如果到达，结束博弈，若未到达，返回S3。本发明的多层网络能够更加准确的描述现实情况，实时反馈和持续演化能够让无人机即使准确的做出决策，从而更快实现目标。
主权项：1.一种基于多层网络以及差异累计策略的智能机器人动态协作方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取智能机器人的当前网络特征，基于当前网络特征采用GM算法建立多层网络模型；S2、根据当前网络特征选择博弈模型、博弈矩阵参数和博弈混合比例，获得博弈矩阵；初始化机器人策略；S3、所有智能机器人在多层网络模型的所有网络层中与自己交互范围内其他的智能机器人进行博弈交互；S4、根据当层博弈矩阵计算博弈收益、适应度，使用差异累计策略修正适应度；S5、依照S4修正后的适应度更新S2的机器人策略；S6、判断系统是否到达稳态，如果到达，结束博弈，若未到达，返回S3。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于多层网络以及差异累计策略的智能机器人动态协作方法
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