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摘要
针对无人机路径规划中传统算法面对未知情况时适应程度低、在线求解效率低、计算量大等问题，基于深度强化学习DDPG算法，提出了一种无人机路径规划方法。采用策略网络和评价网络的双网络结构，拟合无人机路径规划决策函数和状态动作函数，根据状态空间、动作空间和网络结构设计了DDPG算法模型。通过仿真验证了所提出的路径规划方法的有效性。
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针对无人机路径规划中传统算法面对未知情况时适应程度低、在线求解效率低、计算量大等问题，基于深度强化学习DDPG算法，提出了一种无人机路径规划方法。采用策略网络和评价网络的双网络结构，拟合无人机路径规划决策函数和状态动作函数，根据状态空间、动作空间和网络结构设计了DDPG算法模型。通过仿真验证了所提出的路径规划方法的有效性。
