在审

一种基于深度强化学习的敏捷成像卫星任务规划混合重构造方法

淳洁、刘晓路、曹顺怡、林蕊、陈盈果、杜永浩、何磊、孙扬、陈宇宁、陈英武、吕济民、姚锋、王沛、张忠山、王涛、沈大勇
中国人民解放军国防科技大学
淳洁 专利 8
中国人民解放军国防科技大学
CAD技术细节计算机辅助设计电子数据处理
刘晓路 专利 198
中国人民解放军国防科技大学
CAD技术细节行政管理知识系统
曹顺怡 专利 4
中国人民解放军国防科技大学
电子数据处理计算技术CAD技术细节
林蕊 专利 2
中国人民解放军国防科技大学
生物模型计算计算模型系统电子数据处理
陈盈果 专利 189
中国人民解放军国防科技大学
CAD技术细节行政管理知识系统
杜永浩 专利 134
中国人民解放军国防科技大学
知识系统CAD技术细节行政管理
何磊 专利 196
中国人民解放军国防科技大学
CAD技术细节申请详情分析优化类型
孙扬 专利 11
中国人民解放军国防科技大学
计算技术物理仪器生物模型计算
陈宇宁 专利 159
中国人民解放军国防科技大学
CAD技术细节行政管理商务信息处理
陈英武 专利 169
中国人民解放军国防科学技术大学
知识系统行政管理模式识别
吕济民 专利 162
中国人民解放军国防科技大学
知识系统CAD技术细节行政管理
姚锋 专利 202
中国人民解放军国防科学技术大学
CAD技术细节行政管理知识系统
王沛 专利 112
中国人民解放军国防科学技术大学
行政管理电子数据处理商务信息处理
张忠山 专利 153
中国人民解放军国防科技大学
知识系统行政管理模式识别
王涛 专利 287
中国人民解放军国防科技大学
知识系统行政管理软件工程设计
沈大勇 专利 124
中国人民解放军国防科技大学
知识系统行政管理模式识别

摘要

本发明公开了一种用于解决敏捷成像卫星任务规划问题的混合重构造方法,具体公开了该方法的求解框架,提出使用初始化策略模型和重构造机制实现问题解的初始化构造和进一步改进,设计初始化策略模型,包括建立问题马尔可夫决策过程以及进行特征工程和策略神经网络的设计,通过强化学习算法训练得到的神经策略网络能够实现问题初始解的快速构造。

暂无引用专利