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申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的自适应空域划分方法，涉及深度学习技术领域，其技术要点为：所述方法包括以下步骤：S1、构建对抗仿真模型；S2、设计资源消耗策略；S3、隐藏目标探测规则；S4、归属责任区域目标；S5、强化学习。通过多智能体强化学习QMIX与环境的交互进行自主学习，不需要人为地为其提供大量的标记数据，适用于环境复杂、难以建模的问题，尤其是需要智能体从尝试和错误中学习的问题；能够在环境变化时进行适应，无需重新训练模型；通过给每一个智能体制定一个Q值，通过神将网络拟合多个Q值，具有较强的非线性拟合能力，可以处理多个智能体合作的任务；可以适应不同的任务和问题，从而具有较大的灵活性。
主权项：1.一种基于强化学习的自适应空域划分方法，其特征是：所述方法包括以下步骤：S1、构建对抗仿真模型；S2、设计资源消耗策略：通过威胁值判定、作战能力评估和作战价值评估设计资源消耗策略；S3、隐藏目标探测规则：根据贝叶斯推理和多项式拟合原理隐藏目标探测规则；S4、归属责任区域目标:通过近远界判定和预测目标意图归属责任区域目标；S5、强化学习。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军空军工程大学 一种基于强化学习的自适应空域划分方法
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