3 设计一种DDQN算法来解决UAUV的路径规划问题。我们将UAUV作为智能体引入到DDQN算法中并根据无人机在三维水声传感器网络中的运动模型给出相应的参数并设计奖励函数来指导UAUV的路径选择。最终发现该算法可收敛并具有良好的性能。用正式的语言重新整理这段话

日期: 2025-02-02
标签: 科技

本文介绍了一种使用DDQN算法解决UAUV（无人机水声传感器网络）路径规划问题的方法。在该方法中，我们将UAUV作为智能体引入到DDQN算法中，并根据UAUV在三维水声传感器网络中的运动模型确定相关参数。同时，我们设计了一个奖励函数来指导UAUV选择路径。实验结果表明，该算法能够收敛并展现出良好的性能。

3 设计一种DDQN算法来解决UAUV的路径规划问题。我们将UAUV作为智能体引入到DDQN算法中并根据无人机在三维水声传感器网络中的运动模型给出相应的参数并设计奖励函数来指导UAUV的路径选择。最终发现该算法可收敛并具有良好的性能。用正式的语言重新整理这段话

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