[发明专利]一种基于双经验池DDPG网络的兵棋推演智能决策方法有效
| 申请号： | 202210244709.0 | 申请日： | 2022-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN114611669B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 张震;臧兆祥 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理有限公司 11562 | 代理人： | 张换君 |
| 地址： | 443002*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双经验池DDPG网络的兵棋推演智能决策方法，包括：获取兵棋推演数据，构建双经验池DDPG模型；对兵棋推演数据进行预处理，将预处理后的数据向量化，获得向量化数据；将向量化数据输入双经验池DDPG模型进行训练，双经验池DDPG模型达到预设收敛程度时完成训练，基于训练完成的双经验池DDPG模型生成兵棋推演智能决策。本发明相较于一般的强化学习架构，收敛速度更快，节省了训练时间，更快地学习到了整体策略。将双经验池DDPG结构应用于兵棋推演中，利用双经验池对训练速度的提升，更快地训练出可用的神经网络模型。通过对高质量样本的筛选和利用，在一定程度上改善了模型表现依赖于样本质量的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 经验 ddpg 网络 推演 智能 决策 方法 | ||
【主权项】：
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