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基于强化学习的无人系统智能决策
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基于强化学习的无人系统智能决策 版权信息
- ISBN：9787118134957
- 条形码：9787118134957 ; 978-7-118-13495-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
基于强化学习的无人系统智能决策 本书特色
聚焦无人系统代表无人机与强化学习理论结合，精准定位关键技术融合应用领域，具有前沿性与创新性。 全面覆盖多类任务背景下自主决策问题研究，从路径规划到集群任务协同，为无人系统在复杂场景应用提供全面解决方案。 深度探索强化学习各主要细分方向在无人系统具体任务场景的应用，无论是模糊、深度、分层还是多智能体强化学习，均有涉及，为相关领域研究与实践提供丰富且深入的参考依据与技术指导。
基于强化学习的无人系统智能决策 内容简介
无人系统正逐渐成为现代社会各领域中的重要组成部分。自主决策能力是无人系统智能化的重要体现，也是无人系统智能化执行任务的关键技术。强化学习是当前人工智能技术中无人系统实现从环境中自主学习行为策略的有效途径，经过近些年的研究，强化学习的算法研究取得了丰富的成果，涵盖从单智能体到多智能体，从离散状态到连续空间，从低维到高维的决策建模，能够适应无人系统的各种任务决策的建模。本书从工程应用的视角出发，分析了强化学习进行无人系统自主决策的一般性方法，主要研究基于强化学习实现无人系统执行空战决策和集群协同等各类任务环节的智能决策，实现从任务背景到仿真验证。本书内容尽可能结合工程应用背景，以期对该领域的工程实践具有较好的参考性。本书不仅适用于强化学习应用建模的初学者阅读，也可作为从事无人系统工作的科研人员及高校师生的教材和主要参考书籍使用。
基于强化学习的无人系统智能决策 目录
前言3目录4第1章绪论91.1引言91.2无人系统91.3强化学习与无人系统9参考文献9第2章强化学习理论112.1强化学习的概念112.1.1基本概念112.1.2强化学习的要素122.2马尔科夫决策过程132.2.1定义132.2.2离散模型的求解方法172.2.3连续模型的求解方法212.3部分可观测的马尔科夫决策过程322.3.1定义322.3.2求解方法33参考文献37第3章基于POMDP的自主跟踪路径规划433.1引言433.2基于POMDP 的无人机自主跟踪路径规划建模453.2.1问题背景453.2.2简单机动目标的自主跟踪路径规划模型463.2.3复杂机动目标的自主跟踪路径规划模型523.3自主跟踪路径规划模型的有限行动集算法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目标简单机动的仿真分析593.4.2目标复杂机动的仿真分析64参考文献66第4章基于DQN的实时避障路径规划694.1引言694.2无人机路径规划问题建模704.2.1无人机运动模型704.2.2实时路径规划约束734.3无人机实时路径规划决策模型744.3.1马尔科夫决策过程744.3.2DQN764.3.3LSTM网络794.4仿真验证824.4.1典型场景设计824.4.2仿真实验834.4.3实验分析87参考文献88第5章单无人机智能空战机动决策935.1引言935.2单无人机智能空战机动决策框架955.2.1空战模型955.2.2基于强化学习的空战机动决策模型框架975.2.3关键技术问题1005.3基于FQL 的智能空战机动决策方法1025.3.1FQL算法1035.3.2基于优势函数的态势评估模型1075.3.3空战机动决策的动态模糊Q学习建模1095.3.4仿真训练与分析1155.4基于DQN 的智能空战机动决策方法1185.4.1DQN算法1185.4.2基于武器攻击区的态势评估模型1205.4.3空战机动决策的DQN模型的设计1225.4.4机动决策DQN模型的训练方法1275.4.5仿真分析1315.5基于DDPG 的智能空战机动决策方法1425.5.1DDPG算法1435.5.2空战机动决策的DDPG模型的设计1465.5.3空战机动决策DDPG模型的训练方法1475.5.4仿真分析1515.6空战机动决策仿真验证系统15
展开全部
基于强化学习的无人系统智能决策 作者简介
张建东，西北工业大学电子信息学院副教授。西北工业大学航空火力控制专业本科毕业，西北工业大学系统工程专业硕士、博士研究生毕业。西北工业大学电子信息学院博士后。美国乔治梅森大学C4I中心访问学者。目前任西北工业大学电子信息学院副教授。
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