多智能体强化学习飞行路径规划算法

为了减轻现代空战中大量信息处理给飞行员带来的负担,同时为了实现无人机航路自主规划,提出了一种基于多智能体强化学习理论的飞行路径规划算法。该算法采用多智能体强化学习的方法,采用两个功能不同的智能体,分别对应局部和全局路径规划。该算法对状态和动作空间进行划分和抽象,有效地减少了状态的数量,解决了强化学习维数灾难的问题。最后用Matlab对此算法进行了数字仿真,验证了算法的可行性,仿真实验结果显示该算法收敛速度快,能够解决飞行路径规划的任务。