深度强化学习在变体飞行器自主外形优化中的应用

深度强化学习在变体飞行器自主外形优化中的应用摘要：深度强化学习作为一种机器学习的分支，通过模仿人类的学习方式，通过试错的方式来优化自身的策略，从而解决复杂的问题。本论文主要讨论深度强化学习在变体飞行器

深度强化学习在变体飞行器自主外形优化中的应用 摘要： 深度强化学习作为一种机器学习的分支，通过模仿人类的学习方 式，通过试错的方式来优化自身的策略，从而解决复杂的问题。本论文 主要讨论深度强化学习在变体飞行器自主外形优化中的应用。首先介绍 了变体飞行器的定义和特点，其次阐述了深度强化学习的基本概念和算 法。接着详细描述了深度强化学习在变体飞行器自主外形优化中的具体 应用步骤与方法，并通过实验证明了该方法的有效性和局限性。最后， 对未来的研究方向进行了展望。 关键词：深度强化学习，变体飞行器，自主外形优化，应用 Ⅰ. 引言 变体飞行器是指具有可变形状或可变布局的飞行器，其自身具备了 较高的机动性和适应性，能够在不同的环境中灵活地进行飞行和操控。 然而，由于变体飞行器的结构较为复杂，其外形的优化设计具有很高的 难度。传统的优化方法往往局限于特定的场景和任务，且需要人工设计 和调整参数，效率和效果都不理想。为了解决这一问题，近年来，越来 越多的研究将深度强化学习应用于变体飞行器的自主外形优化中。 Ⅱ. 深度强化学习的基本概念和算法 深度强化学习是指通过智能体与环境的交互，通过试错的方式学习 到最优策略的一种机器学习方法。其核心是价值函数和策略函数的学习 DQNDDPG 与优化。常见的深度强化学习算法有、等。 Ⅲ. 变体飞行器的自主外形优化 变体飞行器的自主外形优化是指通过改变飞行器的外形参数，使得 飞行器在执行任务时具备更好的机动性和适应性。通常，自主外形优化 通过优化目标函数来实现。常见的目标函数有速度、耐久性、操控性 等。