基于多智能体贝叶斯强化学习的水下运动目标跟踪系统

本发明公开了基于多智能体贝叶斯强化学习的水下运动目标跟踪系统，涉及水下运动目标跟踪技术领域。其包括以下步骤：建立基于多智能体的目标跟踪架构，使多个智能体形成协同网络，实现数据共享；建立以智能体的中心为原点的坐标系，推导智能体运动学方程；引入贝叶斯推理方法，建立目标状态的动态估计模型；开发基于贝叶斯推理的强化学习算法，优化路径规划；通过动态任务调度机制确定目标并进行任务分配；优化多智能体在复杂环境中的决策。本发明实现多智能体间的实时信息共享和协同决策，优化了任务分配，并通过贝叶斯推理增强了对目标状态的估计精度，同时强化学习算法动态调整行动策略，增强了在复杂动态环境中的跟踪效率和适应性。