轨道追逃双星博弈

于 2023-09-14 20:20:49 发布
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参考文献：王淳宝， 叶 东， 孙兆伟， 孙楚琦 航天器末端拦截自适应博弈策略

“华为杯”研究生数学建模竞赛2020年-【华为杯】C题：无人机集群追逃博弈模型研究（附获奖论文）
getusushu的博客
04-25 941
2-1 所示的矩形区域，攻击纵深即之间的距离为 L，通道带宽即之间的距离记为M。理，证明不可逃离角的存在性，将追逃博弈问题转化为几何分析问题，给出三种情况下的。形式，正在崭露头角，它将生物群体运动理论应用于无人机集群的系统控制，对敌方实施。目前针对无人机集群作战的指挥决策研究中的单方策略优化较多，而多。因此，研究无人机集群协同对抗问题是智能无人机作战的重要任务。和位置以及第二波次发射的无人机集群的中心位置，以实现最优的拦截效果；本文研究了无人机集群的协同对抗问题，这属于约束条件下的追逃博弈问题。
【ABC三维路径规划】人工蜂群算法ABC多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码 3966期】
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02-18 1049
人工蜂群算法ABC多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于matlab的空间博弈追逃算法源码+项目说明（研究生毕设仿真）.zip
01-09
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 基于matlab的空间博弈追逃算法源码+项目说明（研究生毕设仿真）.zip # MyMatlabProject 研究生毕设仿真matlab程序
[翻译]一种基于学习的脉冲机动轨道追逃博弈的高效算法
找不到服务器的博客
06-15 3609
本文利用基于人工智能的方法全面研究了脉冲轨道追逃博弈（Orbital Pursuit-Evasion Games, OPEGs）的问题。首先，构建了追逐者和逃避者都通过施加脉冲速度增量来执行轨道机动的脉冲OPEG数学模型。其次，将脉冲OPEG问题转化为在终端时间方面具有最小-最大优化指数和机动性、总燃料消耗、任务时间等多重约束的双边优化问题。为了确定双方的最优脉冲动作，在多智能体强化学习框架中设计了一种PRD-MADDPG（预测-奖励-检测多智能体深度确定性策略梯度）算法。
追逃游戏源码
02-12
追逃游戏 博弈论与进化算法结合 路线优化及抓捕率提高
研究生毕设仿真matlab程序 空间博弈追逃.zip
06-27
本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！ 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！ 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主，博主会第一时间给您解答！！！
无人机博弈:基于深度强化学习在线运动规划的多无人机追逃博弈
qq_49058750的博客
07-11 1432
1.基于长短期记忆网络LSTM（处理有时间关系的数据）设计了TPNet，实现目标预测，达成先预测后决策的目的。采用监督学习的方法，训练数据包括：n个时间步长训练数据px(目标位置、agents位置和速度)和k个时间步长标签数据py(目标位置)采用AC结构，评论员能获取全局信息，行动者只能获取局部信息。Dis（j，tar）表示智能体j到目标的距离。3.改进DRL框架，考虑无人机的坠毁问题。2. 使用更逼真的仿真引擎Unity 3d，构建的用。二维平面，无人机飞行在不同高度，不会相撞。于无人机追逃的仿真环境。
航天工程基于多智能体强化学习的轨道追逃博弈方法：卫星集群与非合作目标的智能协同捕获系统设计（含详细代码及解释）
最新发布
04-10
内容概要：本文介绍了一种基于多智能体深度强化学习(MADDPG)的轨道追逃博弈方法，旨在解决空间轨道中集群卫星与非合作目标之间的追逃问题。通过建立轨道动力学模型，设计考虑最短时间、最优燃料和碰撞规避的奖励函数...
基于gym框架下的多智能体追逃博弈强化学习平台python源码
09-01
基于gym框架下的多智能体追逃博弈强化学习平台python源码，含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。...
gym 框架下的多智能体追逃博弈强化学习平台.zip
04-11
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基于matlab的空间博弈追逃算法源码（研究生毕设仿真高分项目）
11-06
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基于博弈论的新型追逃游戏分析
03-25
基于博弈论的新型追逃游戏分析
论文研究-导弹追逃博弈微分对策建模与求解.pdf
09-20
论文研究-导弹追逃博弈微分对策建模与求解.pdf,  针对导弹攻防对抗过程中拦截器追击具备较强机动能力弹头的追逃问题，建立了双方追逃微分对策模型并给出求解方法.一是给出导弹追逃质点动力学模型；二是基于微分对策理论，建立了导弹攻防对抗微分对策模型，模型以推力角为控制变量，高度，速度和经度角为状态变量，并考虑了地球重力和自转的影响；三是针对模型获得解析解的困难，给出高精度四阶Gauss-Lobatto多项式配点法来逼近非线性方程，通过离散化节点和配点上的状态量和控制量将微分方程组转换为代数约束；四是为采用配点法求解模型，给出了将双边最优对策问题转化为单边最优对策问题的具体方法.最后实例分析对本文研究进行了仿真验证.
航天器 3-D 任务规划器附matlab代码
matlab_dingdang的博客
01-24 369
航天器管理和控制(管控)是"高分辨率对地观测系统"、"中国第二代卫星导航系统"和"载人航天与探月工程"等国家重大专项中的共性关键技术。随着上述三大专项的实施,航天器管控技术需要满足新的要求:对不同类型航天器的通用性要求;对航天器多种管控模式的适应性要求;对航天器新能力的扩展性要求。任务规划作为航天器管控的"神经中枢",是指根据用户任务需求,合理规划航天器活动,分配航天资源和.
博弈中的对抗搜索问题
Moyu的专栏
04-19 3125
博弈（Game） 多智能体环境下，智能体之间存在合作和竞争关系； 数学领域中的“博弈”： 把任何多智能体环境看成是一种博弈游戏，如果其中每个智能体对其它智能体的影响是“显著的”，这些影响可以是合作或竟争。 人工智能领域中的“博弈”： 确定性的、有完整信息的，轮流行动的，两个游戏者的零和游戏。 博弈的抽象本性成为AI研究者感兴趣的对象 AI中研究的博弈，即如何根据当前的棋局，选择对自己最有...
博弈论经典算法（一）——对抗搜索与Alpha-Beta剪枝
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CXR的博客
09-24 1万+
前言 在一些复杂的博弈论题目中，每一轮操作都可能有许多决策，于是就会形成一棵庞大的博弈树。 而有一些博弈论题没有什么规律，针对这样的问题，我们就需要用一些十分玄学的算法。 例如对抗搜索。 对抗搜索简介 一、 对抗搜索的适用范围 在博弈论题目中，如果决策双方的获胜条件是截然相反的，即一方要求得分越高越好，另一方要求得分越低越好，这时我们就可以用上对抗搜索算法。 二、对抗搜索的主要思想 对抗搜索的核...
追逃逃避差分游戏
weixin_26731327的博客
10-11 1249
完美的状态信息游戏(Perfect State Information Game) Consider a Perfect State Information (PSI), where the state x is available. The Linear Time-Invariant (LTI) system, with the appropriate dimensions, is given ...
超简单的博弈算法题，一行代码解决！
程序员吴师兄的博客
08-19 979
点击蓝色“五分钟学算法”关注我哟加个“星标”，天天中午 12:15，一起学算法今天分享一道超简单的博弈题，通过找规律的方式来发现其中的奥秘，最后只需要一行代码解决。题目描...
追逃博弈matlab
01-17
### 追逃博弈的MATLAB实现 追逃博弈属于典型的动态博弈问题，在此类问题中，两个参与者通过一系列动作相互作用，直到达成某种形式的稳定状态。对于追逃博弈而言，通常涉及一方试图接近另一方（追逐者），而被追逐的一方则尝试逃脱。 #### 使用MATLAB模拟简单的二维平面上的追逃博弈模型 为了简化起见，假设在一个无限大小的二维平面内有两个对象：一个是追踪者Pursuer (P)，另一个是逃避者Evader (E)。双方都具有相同的速度v，但拥有不同的初始位置和方向角θ_P, θ_E。每次迭代过程中，二者都会更新自己的角度来调整移动路径[^1]。 下面是一个基本框架用于构建这样的游戏： ```matlab % 参数设置 num_steps = 50; % 总步数 speed = 1; % 移动速度 dt = 0.1; % 时间间隔 % 初始条件设定 pos_p = [randn(), randn()]; % P的位置坐标(x,y) dir_p = atan2d(randn(), randn()); % P的方向(度) pos_e = pos_p + [cosd(dir_p), sind(dir_p)] * 10; % E位于距离P一定距离处 dir_e = mod(dir_p + 90, 360); % E朝向垂直于P的方向 figure; hold on; for t=1:num_steps % 计算新的目标方位 target_angle_p = atand((pos_e(2)-pos_p(2)) / (pos_e(1)-pos_p(1))); % 更新方向 dir_p = target_angle_p; dir_e = mod(target_angle_p + 180, 360); % 根据当前方向前进一步 pos_p = pos_p + speed*[cosd(dir_p)*dt, sind(dir_p)*dt]; pos_e = pos_e + speed*[cosd(dir_e)*dt, sind(dir_e)*dt]; plot(pos_p,'ro'); drawnow; pause(dt); end ``` 这段代码展示了如何创建一个非常基础版本的追逃场景，并利用循环结构逐步改变角色们的状态直至结束。当然实际应用中的情况会更加复杂，可能涉及到更多因素如加速度变化、障碍物规避等特性。
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