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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本申请涉及基于人工势场和PPO的多智能体航路规划方法和装置，包括对智能体涉及算法的原始参数进行初始化处理；筛选出智能体待执行的下一个动作；使用人工势场函数获取智能体执行动作后的新的状态值；如果满足预设条件，则根据策略网络为智能体制定行动策略；如果未满足预设条件，则对经验库进行管理，根据管理后的经验库对策略网络进行训练，使用训练后的策略网络为智能体制定行动策略。通过使用非确定性策略的算法，克服人工势场的局部最优问题，跳出局部最优点，具有较强的环境适应性和鲁棒性；同时借助积极经验回放方法，加快强化学习方法在避障和路径规划过程中的收敛速度。
主权项：1.基于人工势场和PPO的多智能体航路规划方法，其特征在于，所述基于人工势场和PPO的多智能体航路规划方法，包括：对智能体涉及算法的原始参数进行初始化处理；获取所述智能体的当前状态值，并通过最小误差熵卡尔曼滤波方法对信息误差进行处理，筛选所述智能体待执行的下一个动作；使用人工势场函数和经过误差处理后的传感器数值，获取所述智能体执行所述下一个动作后的新的状态值；如果满足预设条件，则输出对应所述智能体的策略网络，根据所述策略网络为所述智能体制定行动策略；如果未满足预设条件，则基于所述智能体包括所有的状态集合、所述原始参数在内的参数集合对经验库进行管理，根据管理后的所述经验库对所述策略网络进行训练，对训练后的所述策略网络和预先构建的评价网络进行更新，使用更新后的所述策略网络为所述智能体制定行动策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 基于人工势场和PPO的多智能体航路规划方法和装置
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