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公开(公告)号：CN119847210A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510024564.7
申请日：2025-01-07
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G05D1/695
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，公开了一种基于任务分解强化学习的多智能体编队协同控制方法，该方法旨在解决现有多智能体编队协同控制中任务权重分配效率低下和算法泛化能力弱的问题。方案包括建立多智能体运动模型及避障模型；设计状态、动作空间及回报函数；构建策略网络和基于任务分解的评估函数；设计深度强化学习的策略模型更新方法；设计多任务动态权重更新方法。针对复杂环境，通过多智能体编队协同控制方法，借助任务规划将任务分解为多个并行子任务，降低任务间耦合，从而降低任务间的干扰，并利用动态权重实现不同环境下最优的任务权重分配，提升智能体对不同环境的适应能力。适用于如无人机编队控制、机器人协作等。
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