农业机械学报

作者：吴清云，王东，陶军，李志坚，殷奕杰

单位：上海海洋大学,上海海洋大学,上海海洋大学,上海海洋大学,上海海洋大学,

关键词：多无人艇路径规划;LH-QMIX算法;多智能体强化学习;覆盖效率;模型稳定性

基金：国家重点研发计划项目（2024YFD2400103）和上海市水产动物良种创制与绿色养殖协同创新中心项目（2021科技02-12）

在远洋捕捞任务中，需要在特定水域内进行多无人艇全覆盖巡航以探测鱼群分布情况，但传统多智能体强化学习路径规划方法缺乏考虑自身与相邻智能体状态的能力，且反馈机制不够明确，导致路径覆盖效率较低、重复率过高。本文提出了一种基于改进QMIX算法（LH-QMIX）的远洋捕捞多无人艇全覆盖路径规划策略。由一个混合网络和多个智能体网络组成多智能体强化学习结构，通过混合网络将每个智能体网络的局部Q值融合成全局Q值，以指导各智能体行动。考虑到在远洋捕捞环境中无人艇通信和感知范围受限，为每个智能体网络引入一个局部损失函数，提供更明确的反馈机制，同时，引入混合注意力机制以加强无人艇之间的协作能力。在简单障碍物环境和复杂障碍物环境中，将提出的LH-QMIX算法与IQL算法、QMIX算法进行对比仿真。结果表明，LH-QMIX算法在简单障碍物环境下覆盖效率分别提升14.2%、6.9%，在复杂障碍物环境下覆盖效率分别提升22.3%、10.6%，奖励曲线在收敛后也更加稳定。研究结果为多无人艇远洋捕捞全覆盖探测任务提供了一个高效可行的解决方案，能够提升远洋捕捞效率。

来源：2025年第10期

《农业机械学报》期刊编辑部

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