SDA-MARL

新的SDA-MARL算法增强了水下协同目标跟踪能力

研究人员开发了一种新的多智能体强化学习（MARL）算法，称为SDA-MARL，用于改进水下移动代理网络协同目标跟踪。该算法解决了动态水下环境中策略非平稳性、异构经验学习效率低下以及策略漂移等挑战。SDA-MARL采用分层架构，并将基于扩散的生成分支与深度确定性策略梯度（DDPG）分支相结合，采用监督样本选择和行为克隆机制来提高跟踪精度和收敛速度。