报告详情
基于强化学习的非完全信息轨道追逃博弈方法
编号：83
访问权限：仅限参会人
更新：2026-11-08 19:42:58 浏览：5次
口头报告
报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
报告时间：暂无持续时间
所在会场：[暂无会议] [暂无会议段]
暂无文件
摘要
针对有限信息和机动资源约束下的航天器脉冲追逃问题，采用多智能体深度确定性策略梯度算法（MADDPG），根据局部观测生成机动决策。在地球二体场景中，仅追方机动和双方均机动时，最小相对距离小于初始距离10%的比例分别为66.2%和44.2%。在地月远距离逆行轨道（DRO）附近，以相对距离降至初始距离10%以内为捕获判据，两种工况的捕获率分别为83.4%和70.1%。两类场景的仿真均表明，在给定初值分布与机动预算下，逃方机动增加了追方的接近难度。
关键词
轨道追逃；多智能体强化学习；非完全信息；脉冲机动；远距离逆行轨道
报告人
李少峰
助理工程师 中国科学院国家空间科学中心稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
11月27日
2026
至11月30日
2026
-
09月20日 2026
报告提交截止日期
-
11月13日 2026
初稿截稿日期
-
11月30日 2026
注册截止日期
主办单位
中国空间科学学会空间探测专业委员会
承办单位
中国科学院近代物理研究所
发表评论