基于深度Q网络的多智能体逃逸算法设计

摘要：

当前多智能体追逃博弈问题通常在二维平面下展开研究,且逃逸方智能体运动不受约束,同时传统方法在缺乏准确模型时存在设计控制策略困难的问题.针对三维空间中逃逸方智能体运动受约束的情况,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的多智能体逃逸算法.该算法采用分布式学习的方法,逃逸方智能体通过对环境的探索学习得到满足期望的逃逸策略.为提高学习效率,根据任务的难易程度将智能体策略学习划分为两个阶段,并设计了相应的奖励函数引导智能体探索满足期望的逃逸策略.仿真结果表明,该算法所得逃逸策略效果稳定,并且具有泛化能力,在改变一定的初始位置条件后,逃逸方智能体也可成功逃逸.

关键词：逃逸算法、深度强化学习、多智能体、深度Q网络

所属期刊栏目：9

分类号：V448(航天仪表、航天器设备、航天器制导与控制)

在线出版日期：2023-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：40-47