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基于強化學習的無人系統智能決策
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基于強化學習的無人系統智能決策 版權信息
- ISBN：9787118134957
- 條形碼：9787118134957 ; 978-7-118-13495-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
基于強化學習的無人系統智能決策 本書特色
聚焦無人系統代表無人機與強化學習理論結合，精準定位關鍵技術融合應用領域，具有前沿性與創新性。 全面覆蓋多類任務背景下自主決策問題研究，從路徑規劃到集群任務協同，為無人系統在復雜場景應用提供全面解決方案。 深度探索強化學習各主要細分方向在無人系統具體任務場景的應用，無論是模糊、深度、分層還是多智能體強化學習，均有涉及，為相關領域研究與實踐提供豐富且深入的參考依據與技術指導。
基于強化學習的無人系統智能決策 內容簡介
無人系統正逐漸成為現代社會各領域中的重要組成部分。自主決策能力是無人系統智能化的重要體現，也是無人系統智能化執行任務的關鍵技術。強化學習是當前人工智能技術中無人系統實現從環境中自主學習行為策略的有效途徑，經過近些年的研究，強化學習的算法研究取得了豐富的成果，涵蓋從單智能體到多智能體，從離散狀態到連續空間，從低維到高維的決策建模，能夠適應無人系統的各種任務決策的建模。本書從工程應用的視角出發，分析了強化學習進行無人系統自主決策的一般性方法，主要研究基于強化學習實現無人系統執行空戰決策和集群協同等各類任務環節的智能決策，實現從任務背景到仿真驗證。本書內容盡可能結合工程應用背景，以期對該領域的工程實踐具有較好的參考性。本書不僅適用于強化學習應用建模的初學者閱讀，也可作為從事無人系統工作的科研人員及高校師生的教材和主要參考書籍使用。
基于強化學習的無人系統智能決策 目錄
前言3目錄4第1章緒論91.1引言91.2無人系統91.3強化學習與無人系統9參考文獻9第2章強化學習理論112.1強化學習的概念112.1.1基本概念112.1.2強化學習的要素122.2馬爾科夫決策過程132.2.1定義132.2.2離散模型的求解方法172.2.3連續模型的求解方法212.3部分可觀測的馬爾科夫決策過程322.3.1定義322.3.2求解方法33參考文獻37第3章基于POMDP的自主跟蹤路徑規劃433.1引言433.2基于POMDP 的無人機自主跟蹤路徑規劃建模453.2.1問題背景453.2.2簡單機動目標的自主跟蹤路徑規劃模型463.2.3復雜機動目標的自主跟蹤路徑規劃模型523.3自主跟蹤路徑規劃模型的有限行動集算法563.3.1近似求解的思路573.3.2算法流程573.4仿真分析593.4.1目標簡單機動的仿真分析593.4.2目標復雜機動的仿真分析64參考文獻66第4章基于DQN的實時避障路徑規劃694.1引言694.2無人機路徑規劃問題建模704.2.1無人機運動模型704.2.2實時路徑規劃約束734.3無人機實時路徑規劃決策模型744.3.1馬爾科夫決策過程744.3.2DQN764.3.3LSTM網絡794.4仿真驗證824.4.1典型場景設計824.4.2仿真實驗834.4.3實驗分析87參考文獻88第5章單無人機智能空戰機動決策935.1引言935.2單無人機智能空戰機動決策框架955.2.1空戰模型955.2.2基于強化學習的空戰機動決策模型框架975.2.3關鍵技術問題1005.3基于FQL 的智能空戰機動決策方法1025.3.1FQL算法1035.3.2基于優勢函數的態勢評估模型1075.3.3空戰機動決策的動態模糊Q學習建模1095.3.4仿真訓練與分析1155.4基于DQN 的智能空戰機動決策方法1185.4.1DQN算法1185.4.2基于武器攻擊區的態勢評估模型1205.4.3空戰機動決策的DQN模型的設計1225.4.4機動決策DQN模型的訓練方法1275.4.5仿真分析1315.5基于DDPG 的智能空戰機動決策方法1425.5.1DDPG算法1435.5.2空戰機動決策的DDPG模型的設計1465.5.3空戰機動決策DDPG模型的訓練方法1475.5.4仿真分析1515.6空戰機動決策仿真驗證系統15
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基于強化學習的無人系統智能決策 作者簡介
張建東，西北工業大學電子信息學院副教授。西北工業大學航空火力控制專業本科畢業，西北工業大學系統工程專業碩士、博士研究生畢業。西北工業大學電子信息學院博士后。美國喬治梅森大學C4I中心訪問學者。目前任西北工業大學電子信息學院副教授。
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