航天八院五〇九所申请一种基于深度图强化学习的多航天器智能决策方法与系统专利

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航空产业网 2024-06-07

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上海卫星工程研究所申请一项名为"一种基于深度图强化学习的多航天器智能决策方法与系统"的专利,申请日期为2024-03-07。

专利摘要显示,本发明涉及一种基于深度图强化学习的多航天器智能决策方法与系统,属于航天技术领域。所述方法以多航天器状态空间矩阵作为深度图神经网络输入,经过Lconv个卷积层提取数据特征,再利用Lfc个全连接层将数据特征转换为决策动作;最后搭建基于深度图神经网络的强化学习训练架构,采用基于GTD3算法强化学习方法对深度图神经网络训练输出所述决策动作,经过训练完成多航天器轨道行为智能决策,所述方法相比基于微分对策算法的多航天器协同决策方法,无需进行多航天器复杂支付函数的设计与求解,利用图神经网络的复杂多维状态空间特征提取能力和强化学习的无模型训练优势,实现高效提取多航天器状态特征,能够根据任务回报自发的求出最优解。

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