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摘要：本发明公开了一种基于模型加速强化学习的多星智能协同分析方法，其涉及多星自主协同探测技术领域。本发明利用深度学习模型得到对应的输出值；并将多星协同任务形式化表达为马尔可夫决策过程，将深度学习模型的初始决策结果作为初始状态，并进行强化学习，得到最终决策结果。本发明将深度学习和强化学习进行组合使用，通过引入深度学习模型对常规强化学习算法进行加速，结合了模型历史经验可以持续进行学习，大大减少强化学习智能体与环境交互次数，从而加速算法决策速度。
主权项：1.一种基于模型加速强化学习的多星智能协同分析方法，其特征在于，包括：S1、获取面向海上目标观测的多星协同任务数据；S2、构建深度学习模型；S3、将所述多星协同任务数据输入至所述深度学习模型，得到对应的初始决策结果；S4、利用强化学习算法对所述初始决策结果进行优化，得到对应的最终决策结果；S5、通过多个卫星实施所述最终决策结果，完成对多个卫星的智能协同分析。
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百度查询： 北京道达天际科技股份有限公司 一种基于模型加速强化学习的多星智能协同分析方法
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