【摘 要】
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随着人工智能和无人机技术的迅猛发展,多无人机系统在军事和民用领域中的应用越来越广泛。特别是在军事领域,多无人机系统需要具备高度的自主性、协同性和适应性,以应对极端复杂和不确定的环境。本论文在此背景下,将强化学习技术引入到多无人机协同控制中,旨在解决强化学习在多无人机协同控制中存在的难以收敛、无人机之间协作性差及任务完成率低等问题,并对改进后的算法进行了仿真实验验证。以下是本论文的主要工作和创新点:
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
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随着人工智能和无人机技术的迅猛发展,多无人机系统在军事和民用领域中的应用越来越广泛。特别是在军事领域,多无人机系统需要具备高度的自主性、协同性和适应性,以应对极端复杂和不确定的环境。本论文在此背景下,将强化学习技术引入到多无人机协同控制中,旨在解决强化学习在多无人机协同控制中存在的难以收敛、无人机之间协作性差及任务完成率低等问题,并对改进后的算法进行了仿真实验验证。以下是本论文的主要工作和创新点:1.为了测试多无人机系统在战场作战中的应用,开发了一款多无人机仿真推演平台软件。该软件具备模拟红蓝军对抗作战的能力,软件的策略接口可以接入各种不同的策略以控制多无人机系统,并展示不同策略算法的控制效果。该软件能够呈现出色的演示效果,为后续算法的训练和仿真演示提供了重要的基础。2.针对MADDPG算法在搜索过程中效率低下、重复搜索等问题,提出了一种基于随机网络蒸馏的强化学习算法RND-MADDPG。该算法引入好奇心机制中的随机网络蒸馏,优化智能体经验探索的过程,通过对未知区域的优先探索来提升智能体的探索效率。在推演平台软件上进行仿真实验验证,实验结果表明,RND-MADDPG算法可以显著提高探索效率并提升算法的收敛效果,在任务成功率方面相较于MADDPG算法提高了6%。3.针对MADDPG算法训练时间长、无法充分利用硬件资源以及算法收敛速度慢等问题,本论文提出了一种基于并行训练和多级缓冲池的强化学习算法PAR-MADDPG。该算法借鉴了A3C算法的并行经验探索思想,充分利用了多核CPU的计算资源,并构造了多级经验池,使不同价值的经验进行分区存储并分级优先回放。实验结果表明,PAR-MADDPG算法的训练时间缩短至原来的1/7,相较于MADDPG算法,在任务成功率方面提高了8%。同时,PAR-MADDPG算法表现出良好的收敛速度和稳定性。4.针对智能体面临的动作空间和状态空间维度过大导致信息冗余、难以学习到关键信息的问题,本论文提出了一种基于多头注意力机制的强化学习算法ATT-MADDPG。该算法利用注意力机制对有效信息进行提取,并进一步提高智能体之间的协作能力。实验结果表明,相较于基线算法,ATT-MADDPG算法获得了更高的奖励,且在任务成功率方面相较于MADDPG算法提高了14%。
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