基于模糊 Actor-Critic 学习算法的三维追逃博弈
系统与控制
2025-03-12 v1 系统与控制
摘要
现有的关于追逃博弈（PEG）的研究大多在二维（2D）环境中进行。在本文中，我们研究了三维空间中的 PEG。我们将阿波罗尼斯圆（AC）扩展到三维空间，并引入了其详细的解析形式。为了提高捕获效率，我们推导了追捕者和逃逸者的最优运动空间。为了解决离散状态空间带来的问题，我们设计了一种模糊 Actor-Critic 学习（FACL）算法来获取智能体的策略。为了提高学习性能，我们为智能体设计了一个奖励函数，使其具备避障功能。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2503.08013,
title = {A Three-Dimensional Pursuit-Evasion Game Based on Fuzzy Actor-Critic Learning Algorithm},
author = {Penglin Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.08013},
year = {2025}
}