[发明专利]一种基于深度Q学习的智能水下滑翔器行为体系结构规划方法在审
| 申请号： | 202110381460.3 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113282094A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 张磊;冯俊尧;张竣皓;戎智;陈铭章;周春辉;谷婷婷 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G05D1/06 | 分类号： | G05D1/06;G06F30/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明合众智信知识产权事务所 53113 | 代理人： | 刘静怡 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及水下滑翔器技术领域，具体的说是一种基于深度Q学习的智能水下滑翔器行为体系结构规划方法，包括对智能水下滑翔器行为体系结构进行分层设计；建立智能水下滑翔器基于Multi‑agent、Q‑learning的理论模型。本发明采用三层分布式控制结构，将集中控制与分散控制相结合，减少了水下通信总量，另一方面，只需对相应管理碟机进行动作控制，根据预先设定的Q‑learning算法，最终工作碟机会趋于和管理碟机近乎一致的方向进行动作；使用训练神经网络改进Q学习方法训练智能水下机器人，能够降低系统学习时间，提高学习效率，提高智能水下机器人的自适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 智能 水下 滑翔 行为 体系结构 规划 方法 | ||
【主权项】：
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