典型文献
基于随机策略搜索的多机三维路径规划方法
文献摘要：
针对传统无能耗约束的多无人机路径规划方法难以适应复杂山地作业环境的应急救援要求,提出了 一种基于 LSTM-DPPO(long short-term memory-distributed proximal policy optimization)框架的多无人机三维路径规划算法.利用LSTM长短期记忆神经网络提取出多无人机在各自飞行过程中的重要特征状态信息序列,经过多次迭代更新后得到一个最优网络参数模型,结合能耗生成最优的三维探测路径.实验结果表明:该方法相对于传统路径规划方法效果显著,能在能耗最小的前提下规划出最优探测路径.
文献关键词：
多无人机;深度强化学习算法;神经网络;三维路径规划;能耗
中图分类号：
作者姓名：
张森;张孟炎;邵敬平;普杰信
作者机构：
河南科技大学信息工程学院,河南洛阳471023
文献出处：
引用格式：
[1]张森;张孟炎;邵敬平;普杰信-.基于随机策略搜索的多机三维路径规划方法)[J].系统仿真学报,2022(06):1286-1295
A类：
B类：
路径规划方法,无能,多无人机,无人机路径规划,复杂山地,作业环境,应急救援,DPPO,long,short,term,memory,distributed,proximal,policy,optimization,无人机三维路径规划,路径规划算法,长短期记忆神经网络,征状,状态信息,信息序列,多次迭代,迭代更新,网络参数,参数模型,结合能,传统路径,划出,深度强化学习算法
AB值：
0.391392
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