天津大学|基于AIS大数据与决斗深度Q网络优先重放强化学习的MASS自主导航系统

【标题】MASS autonomous navigation system based on AIS big data with dueling deep Q networks prioritized replay reinforcement learning

【作者团队】Miao Gao, Zhen Kang, Anmin Zhang, Jingxian Liu, Fenglong Zhao

【发表日期】2022.3.8

【论文链接】https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0029801822002785

【推荐理由】船舶自主导航是智能船舶最关键的一步，是完成海上自主水面舰艇（MASS）各项任务的主要前提。本文提出了一种基于船舶自动识别系统（AIS）大数据和决斗深度Q网络优先回放（Dueling-DQNPR）强化学习的MASS自主导航系统。本研究建立三个难度级别的导航环境，通过设置奖励机制依次训练Dueling-DQNPR网络。此外，Dueling-DQNPR 通过结合优先经验回放、决斗结构和长短期记忆单元进行改进，以增加网络深度和处理连续数据的能力。 最后，在舟山港附近海域进行了AIS轨迹数据的模拟训练。结果表明，通过反复试验，可以控制 MASS 在不发生碰撞的情况下到达目的地。

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