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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于经验截断理论的多飞行器智能协同制导方法，首先建立多枚飞行器打击拦截同一目标的相对运动模型；把对模型进行求解的问题建模为马尔科夫过程，根据任务目标合理设定奖励函数组合方式，再设定多枚飞行器与目标的初始位置、速度等参数，初始化经验池，构建MAPPO算法中的动作网络与价值网络；所有初始化完成之后开始智能体与环境的交互，在交互过程中向经验池存储历史经验，这里需要对算法原有的存储方式进行调整，在适当位置进行截断以保证存入经验池的均为有效经验。本发明方法解决了单枚飞行器打击拦截能效低下的弊端，实现了使用多枚飞行器在时间方面协同，在同一时刻共同击中目标，极大提升了飞行器制导打击能力。
主权项：1.一种基于经验截断理论的多飞行器智能协同制导方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立平面内两枚飞行器拦截同一目标的相对运动模型；步骤2：将运动学方程求解问题建模为马尔科夫决策过程；步骤3：初始化环境、经验池，构建动作网络与价值网络；步骤4：智能体按照MAPPO算法以适时经验截断的方法将历史轨迹存入经验池中，经验池填充满开始更新网络，重复更新直至达到设定的运行步数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于经验截断理论的多飞行器智能协同制导方法
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