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一、 《基于MASAC强化学习算法的多无人机协同路径规划》

1. 代码：如果您来自论文《基于MASAC强化学习算法的多无人机协同路径规划》，请看文件“Multi-UAVs path planning”。
2. 引用格式：方城亮, 杨飞生, 潘泉. 基于MASAC强化学习算法的多无人机协同路径规划[J]. 中国科学: 信息科学, 2024, 54(8): 1871-1883.
3. 24年12月15日0:38留言，视频教程已出（上集 and 下集），建议新手小白们看github代码时配合视频一起服用，效果更加呦~~~ 😃，视频地址请见： https://www.bilibili.com/video/BV1FUBHYNE9u/?vd_source=b94eb1c3a80dbcc148ebec37b6e5ff87

二、 《基于最大熵安全强化学习的无人机路径规划》

1. 代码：如果您来自论文《基于最大熵安全强化学习的无人机路径规划》，请看文件“Single UAV path planning”。
2. 引用格式：杨飞生, 方城亮, 梁睿桀. 基于最大熵安全强化学习的无人机路径规划[C]. 国际制导、导航与控制学术会议, 2024.

框架

PyTorch 框架

如何使用

这里有一个关于多无人机路径规划的视频教程，github代码配合视频教程，效果更佳~~:

https://www.bilibili.com/video/BV1FUBHYNE9u/?vd_source=b94eb1c3a80dbcc148ebec37b6e5ff87

还有一个关于单无人机路径规划的视频教程~~:

https://www.bilibili.com/video/BV1jkgZzKEe1/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=b94eb1c3a80dbcc148ebec37b6e5ff87

依赖包

依赖包	版本
Python	3.8
Pygame	2.1.2
Gym	0.19.0
Pytorch	1.10.0+cu113
Numpy	1.23.1
Matplotlib	3.5.1
Pickle	找不到可用Pickle4或Pickle5代替

致谢

• 无人机路径规划的代码是站在巨人肩膀上完成的，在此，对讲解强化学习算法的莫烦老师和百度世界冠军团队表示感谢，对Pygame、Gym、Pytorch等库的作者们及其开源社区表示感谢。
• 无人机路径规划的环境搭建，其代码框架的设计借鉴了B站up主趣派编程的马里奥复现，这使得此代码更模块化、更具封装性。感谢此视频给予的灵感，否则，真要一个main函数main到底了😂。

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