Аннотация:Задача перехвата цели движущейся по круговой траектории машиной Дубинса, представляет практический интерес для создания алгоритмов управления автономными подвижными объектами. При решении задачи важным является возможность синтеза траекторий бортовыми устройствами в условиях реального времени. Получение аналитического решения для данного типа задач в зависимости от ее постановки может занять достаточно много времени.
Для синтеза траекторий перехвата был использован нейросетевой алгоритм DDPG. В работе подробно описан метод обучения с подкреплением, уделено внимание конфигурации и способам оптимизации алгоритма, проведен анализ эффективности работы разработанной нейросети. Рассмотрен вопрос устойчивости нейросетевого решения относительно изменения начальных параметров. Этот результат был продемонстрирован в ряде вычислительных экспериментов. Полученные численными методами траектории сходятся к оптимальному решению с точностью до погрешности. Точность алгоритма машинного обучения, полученного в результате исследований, доказывает эффективность применяемого метода.