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針對現(xiàn)有多目標(biāo)追蹤方法通常存在學(xué)習(xí)速度慢、追蹤效率低及協(xié)同追蹤策略設(shè)計困難等問題，提岀一種改進的多目標(biāo)追蹤方法。基于追蹤智能體和目標(biāo)智能體數(shù)量及其環(huán)境信息建立任務(wù)分配模型，運用匈牙利算法根據(jù)距離效益矩陣對其進行求解得到多個追蹤智能體的任務(wù)分配情況，并以縮短目標(biāo)智能體的追蹤路徑為優(yōu)化目標(biāo)進行任務(wù)分工，同時利用多智能體協(xié)同強化學(xué)習(xí)算法使多個智能體在相同環(huán)境中不斷重復(fù)執(zhí)行探索-積累-學(xué)習(xí)-決策過程，最終根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)更新策略完成多目標(biāo)追蹤任務(wù)。仿真結(jié)果表明，與DDPG和 MADDPG方法相比，該方法能在避免碰撞和躲避障礙物的情況下，使多個智能體通過相互協(xié)作形成針對多個運動目標(biāo)的最短追蹤路線。
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