[发明专利]一种基于强化学习的多智能体覆盖方法有效
| 申请号： | 202211432494.1 | 申请日： | 2022-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN115797394B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 孙新苗;任明里;丁大伟;任莹莹;王恒 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/20 | 分类号： | G06T7/20;G06T7/70;G06N3/092 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波;付忠林 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的多智能体覆盖方法，包括：以最大化覆盖性能为目标，确定多个静止智能体在区域中的位置，并根据静止智能体的位置将区域划分为已有效覆盖区域和未有效覆盖区域；计算移动智能体能够获得的最大覆盖性能；设置移动智能体的观察和动作，并基于移动智能体能够获得的最大覆盖性能设置移动智能体的奖励；各移动智能体以最大化各自奖励函数为目标，基于强化学习算法，多个移动智能体同时与环境交互，进行分布式训练，得到各移动智能体的运动规划，实现对未有效覆盖区域的覆盖。本发明技术方案可实现多智能体协作完成区域的有效覆盖，并提高区域的覆盖性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 智能 覆盖 方法 | ||
【主权项】：
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