[发明专利]一种基于TD3算法的深度强化学习制导律在审
| 申请号： | 202210938319.3 | 申请日： | 2022-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN115639746A | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 胡哲;易文俊 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 张玲 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于TD3算法的深度强化学习制导律。包括如下步骤：(1)：建立导弹与目标的相对运动模型；(2)：设计马尔可夫决策过程；(3)：构建深度强化学习制导律的网络模型；将构建好的模型进行离线训练，然后利用训练好的网络模型来进行法向加速度的输出；设计马尔可夫决策过程，将视线角速率作为状态空间，将法向加速度作为动作空间，然后在利用确定性策略梯度原理，寻找最优的神经网络参数，然后利用训练好的神经参数，实现从视线角速率到法向加速度的直接映射。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 td3 算法 深度 强化 学习 制导 | ||
【主权项】：
暂无信息
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