[发明专利]一种基于Deep Q-Learning的集群区域覆盖方法有效
| 申请号： | 202210026133.0 | 申请日： | 2022-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN114326749B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 袁国慧;王卓然;肖剑;何劲辉 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（衢州） |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/092 |
| 代理公司： | 成都正煜知识产权代理事务所(普通合伙) 51312 | 代理人： | 袁宇霞 |
| 地址： | 324000 浙江省衢*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Deep Q‑Learning的集群区域覆盖方法，包括以下步骤：建立集群系统的动力学模型；确定集群中智能体的邻居集合；建立集群系统的运动控制模型；对信息地图进行构造，并对信息地图进行编码；根据信息地图定义强化学习需要的状态空间、行为空间，回报函数；设计Deep Q‑Learning算法所需网络模型；设计自由区域下的Deep Q‑Learning区域覆盖算法；对得到的点按需调整，得到有障碍区域下的Deep Q‑Learning区域覆盖算法。本发明借助Deep Q‑Learning技术实现集群区域覆盖控制算法的训练与学习，实现自由区域和有障碍物区域下的集群区域覆盖，有效提高集群区域覆盖效率，同时能够保证在弱通信环境下算法的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 deep learning 集群 区域 覆盖 方法 | ||
【主权项】：
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