摘要
本发明公开了一种无人机异步冻结博弈对抗训练方法、装置、设备及介质,属于无人机近距空战机动决策领域。其中方法包括以下步骤:构建无人机决策模型,并对模型参数进行初始化;设计综合考虑角度和距离的耦合奖励函数,根据耦合奖励函数训练无人机决策模型;采用异步冻结博弈对抗训练方法,对我方和敌方的无人机决策模型进行训练,将训练后的模型用于控制无人机。本发明通过耦合奖励函数,能够提升无人机近距空战模型训练速度以及模型机动决策性能。另外,基于异步冻结博弈对抗方法,可以通过直接对抗的方式客观合理的评价不同强化学习模型的性能,有效地持续提升强化学习模型的性能。
技术关键词
训练无人机
构建无人机
控制无人机
强化学习模型
网络
深度强化学习方法
空战机动决策
三维位置信息
参数
表达式
模型训练模块
代表
速度
训练装置
电子设备
程序
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
新鲜度
卷积神经网络模型
机器学习模型
多任务
监测方法
模糊神经网络
障碍物
人形机器人
混合控制算法
扩展卡尔曼滤波
变压器绕组
铜线表面
多层前馈神经网络
控制策略
力学性能参数
光伏充电站
协调控制方法
强化学习算法
光伏发电功率
收入