# UAV-3D-path-optimization-SNARM-D3QN
基于深度强化学习技术(DRL),提出了结合D3QN算法和多步学习的无人机3D路径优化算法。为进一步优化算法,提出一种三维同步导航和无线电测绘(SNARM)新框架。
1.D3QN_SNARM_14_DIRECTIONS文件中包含行动空间为14的两种算法。
2.D3QN_SNARM_26_DIRECTIONS文件中包含行动空间为26的两种算法。
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基于深度强化学习技术(DRL),提出了结合D3QN算法和多步学习的无人机3D路径优化算法。
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2024-05-08
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基于深度强化学习技术(DRL),提出了结合D3QN算法和多步学习的无人机3D路径优化算法。
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基于深度强化学习技术(DRL),提出了结合D3QN算法和多步学习的无人机3D路径优化算法。为进一步优化算法,提出一种三维同步导航和无线电测绘(SNARM)新框架。.zip (15个子文件)
content
D3QN_SNARM_26_DIRECTIONS
Dueling_DDQN_MultiStepLearning_main.py 27KB
plot_result.py 34KB
radio_mapping.py 6KB
generate_environment.py 25KB
radio_environment.py 14KB
SNARM_main.py 41KB
test.py 859B
D3QN_SNARM_14_DIRECTIONS
Dueling_DDQN_MultiStepLearning_main.py 28KB
plot_result.py 34KB
radio_mapping.py 6KB
generate_environment.py 25KB
radio_environment.py 14KB
SNARM_main.py 41KB
test.py 859B
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