[发明专利]基于强化学习的多设备自适应监测方法有效
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: | 本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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