[发明专利]一种基于迁移学习改进的PMADDPG多无人机任务决策方法有效
| 申请号： | 202010691509.0 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111859541B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 李波;甘志刚;梁诗阳;高晓光;万开方;高佩忻 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G05D1/00;G06F111/04 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习改进的PMADDPG多无人机任务决策方法。首先在多无人机实际作战环境背景下，针对环境中的防空导弹、雷达等威胁进行合理的数学建模，然后创建多个不同的二维作战环境模型，并且设计约束条件，依次对多个作战环境进行学习和训练，进而得到最终的多无人机任务分配模型。本发明方法克服了已有技术中只能在已知或静态作战环境下进行任务决策的缺陷，在未知的作战环境下，也可以能够高效的进行决策，实现无人机的任务，大大保障了无人机群在未知作战环境中的生存能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 改进 pmaddpg 无人机 任务 决策 方法 | ||
【主权项】：
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