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一种基于深度强化学习成像卫星多圈次任务规划方法

刘晓路、淳洁、陈珂昕、杨唯一、陈名、陈宇宁、陈盈果、杜永浩、闫俊刚、吕济民、陈英武、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
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
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
陈珂昕 专利 3
中国人民解放军国防科技大学
信号传输无线电传输生物模型计算
杨唯一 专利 17
上海航天精密机械研究所
计算技术物理仪器电子数据处理
陈名 专利 3
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计算技术
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
闫俊刚 专利 120
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
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
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
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

本发明公开了一种基于深度强化学习成像卫星多圈次任务规划方法,分析了多圈次任务规划问题,然后设计了两种不同求解流程的多圈次任务规划方法:基于马尔可夫决策过程的多圈次任务规划方法和基于圈次拆分的多圈次任务规划方法。针对基于马尔可夫决策过程的方法,进行了问题的马尔可夫决策过程建模及特征工程;在设计基于圈次拆分的多圈次任务规划方法时,提出了一种基于迁移学习的多圈次策略模型训练方法。

暂无引用专利