基于强化学习的智能体路径规划方法、电子设备及介质
实质审查的生效
摘要

本发明涉及一种基于强化学习的智能体路径规划方法、电子设备及介质,方法包括:根据智能体采集的状态信息,通过训练好的目标网络获取智能体从当前位置到目标位置之间的动作;目标网络的训练过程包括:构建当前网络,目标网络和当前网络均为深度Q值网络,迭代执行目标网络更新步骤,该步骤包括:获取智能体采集的状态信息,进行数据预处理后存储至记忆库,根据优先经验回放机制在记忆库中选择训练样本;选择训练样本和动作,根据动作更改环境信息,获取下一状态的环境信息,根据TD‑error训练当前网络,根据软更新机制更新目标网络,更新样本的选中概率。与现有技术相比,本发明实现难度低,计算效率高,缓解了局部最优问题。

基本信息
专利标题 :
基于强化学习的智能体路径规划方法、电子设备及介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114493013A
申请号 :
CN202210106163.2
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-28
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
禹祎凡付卫婷
申请人 :
浙江同善人工智能技术有限公司
申请人地址 :
浙江省嘉兴市嘉善县大云镇创业路555号E1幢
代理机构 :
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 :
翁惠瑜
优先权 :
CN202210106163.2
主分类号 :
G06Q10/04
IPC分类号 :
G06Q10/04  G06N3/04  G06N3/08  G06N20/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政;管理
G06Q10/04
预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20220128
2022-05-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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