13、行星飞行避障引导：基于强化学习的创新方法

行星飞行避障引导：基于强化学习的创新方法

在复杂的行星飞行场景中，实现航天器的自主智能避障是一个极具挑战性的问题。本文将深入探讨基于强化学习的方法，特别是进化策略（ES）和深度Q网络（DQN）算法，如何为解决这一问题提供有效的解决方案。

1. 优化方法概述

在将复杂的深度神经网络表示融入强化学习时，优化方法大致可分为基于梯度和无梯度的方法。
- 基于梯度的优化方法 ：如梯度上升法，根据目标函数的梯度方向确定下一个解。然而，在复杂的优化问题中，目标函数往往具有非凸性和非光滑性，这给基于梯度的强化学习带来了诸多挑战，如稳定点问题（大量鞍点或局部最优）、病态问题以及激活函数的平坦性，可能导致优化过程中出现梯度消失问题或收敛到次优解，从而性能不佳。
- 无梯度的优化方法 ：也称为“零阶优化”或“黑盒优化”，涵盖了一系列不依赖梯度的优化算法。在无梯度优化中，下一个解仅基于目标函数的评估值确定。大多数无梯度优化算法遵循类似的结构：首先在搜索空间中随机初始化一组解，然后根据当前可用的解建立一个显式或隐式的底层目标函数模型，该模型指示可能存在更好解的区域，并从模型中采样新的解，同时更新模型本身。通过迭代重复采样和更新过程，逐步提高解的质量。

2. ES方法

进化策略（ES）是无模型和无梯度强化学习领域中的一种重要算法，由OpenAI团队的Salimans等人于2017年引入。该算法在行为领域上偏离了传统的强化学习方法，复兴了20世纪80年代的进化策略算法。

2.1 ES算法原理

ES算法可以通过扰动模型的内部参数生成多个候选模型，然后