[发明专利]一种基于深度强化学习的机器人追逃博弈方法在审
| 申请号： | 202110348781.3 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113377099A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 张雪波;戚琪;赵铭慧;古明阳 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 300110*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的机器人追逃博弈方法，包括：确定追逃双方智能体在含障碍物的追逃博弈场景中的约束条件；分别构建追逃双方智能体的回报函数；引入深度Q网络算法，并结合约束条件和回报函数，分别构建追逃双方智能体的初始追逃博弈模型；结合课程学习机制和自我对弈机制分别对追逃双方智能体的初始追逃博弈模型进行训练，并利用训练过程中的交互数据不断对追逃双方智能体的深度Q网络进行更新，得到追逃双方智能体的最终追逃博弈模型。本发明基于DQN的动作空间离散的追逃博弈算法，并结合自我对弈和课程学习的机制同时训练追捕者和逃跑者智能体，很大程度上优化了追捕者和逃跑者的输出策略。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 机器人 博弈 方法 | ||
【主权项】：
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