[发明专利]基于强化学习和遗传算法的智能体行为树生成方法及系统在审
| 申请号： | 202211734929.8 | 申请日： | 2022-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN116932535A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 梁东晨;李朋;曹江 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院战争研究院 |
| 主分类号： | G06F16/22 | 分类号： | G06F16/22;G06N3/08;G06N3/126;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100091 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了基于强化学习和遗传算法的智能体行为树生成方法及系统，属于人工智能技术领域。将遗传算法生成的子代行为树加入强化学习的动作空间。使用强化学习调用生成的行为树驱动智能体，将强化学习对行为树的价值估计作为衡量适应度的参考。遗传算法根据适应度对行为树进行子代的筛选、重组和变异，反复迭代该过程，直到获得能够驱动智能体完成任务目标的行为树。由此实现在仅提供延迟奖励的实验环境下，即可生成能够驱动智能体完成任务目标的行为树。本发明为游戏智能体、机器人、无人车等多种应用提供自动生成由行为树表达的控制策略，减少了成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 遗传 算法 智能 行为 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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