Abstract：
为了有效地解决海战场环境下多舰艇的追踪目标问题，以多智能体（舰艇）为研究对象，提出一种基于改进的Deep Q-Network（DQN）算法的路径规划方法。DQN算法结合多智能体的强化学习环境特性，在传统DQN算法的基础上，添加一个结构相同、参数不同的网络，分别对Q实际值和估计值进行更新来实现价值函数的收敛。此外，该方法使用经验回放和目标网络双参数更新机制，有效地解决了神经网络训练误差大、泛化能力差和训练不稳定等问题。实验结果表明，与传统的算法相比，提出的方法能够更快地适应复杂多变的多类型海战场环境，避障能力提高两倍多，并且在环境中能够获得更高的训练奖励。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
智能科学与技术学报
Year： 2022
Issue： 03
Volume： 4
Page： 418-425
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 7
Affiliated Colleges：
