[发明专利]基于强化学习的多设备自适应监测方法有效

专利信息
申请号: 202110149333.0 申请日: 2021-02-03
公开(公告)号: CN112947554B 公开(公告)日: 2022-05-20
发明(设计)人: 顾晶晶;马敬艳;黄海涛 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G05D1/10 分类号: G05D1/10
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 朱炳斐
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于强化学习的多设备自适应监测方法,包括以下步骤:构建基于图的无人机环境巡逻监控的环境模型拓扑结构;对无人机的运动方式和通信范围进行定义和约束;构建基于信息交互的巡逻监控协同模型;利用Q‑Learning方法获取最优的多无人机巡逻监控策略;构建分布式巡逻监控协同模型;通过集中式训练分布式执行的训练方法优化改进的值函数分解网络VDNs模型,利用优化后的模型实现极端环境多无人机自适应巡逻监控。本发明算法的鲁棒性很强,能够有效地解决不同复杂度的环境拓扑监控问题;在同一场景中,能够适应增加或者减少无人机数量的极端情况;且解决了极端环境下,多无人机之间不能互相通信的问题。
搜索关键词: 基于 强化 学习 设备 自适应 监测 方法
【主权项】:
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