[发明专利]基于深度强化学习模型的兵棋推演协作策略获取方法在审
| 申请号： | 202210270021.X | 申请日： | 2022-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN114722701A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 冯旸赫;梁星星;刘忠;程光权;黄金才;许乃夫;陈丽;姚晨蝶 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06F111/08 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 李杨 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及兵棋推演领域，公开了一种基于深度强化学习模型的兵棋推演协作策略获取方法，本发明在兵棋平台上搭建多智能体系统环境；根据所述多智能体系统环境结合预设元组进行建模，生成决策模型；根据专家先验知识设计子目标，将所述子目标用于奖励塑造；选择分布式决策、集中式训练的多智能体强化学习架构结合分层奖励塑造框架生成基于所述奖励塑造的QMIX算法；通过QMIX算法对所述决策模型进行求解以获取兵棋推演协作策略实现了在兵棋环境中引导多智能体学习到较好的学习策略。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 模型 推演 协作 策略 获取 方法 | ||
【主权项】：
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