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作者：宋婧菡;陈鹏宇;徐俊;岳圣智;闵中原;刘晓阳;林远山;
单位：大连海洋大学信息工程学院;大连海洋大学辽宁省海洋信息技术重点实验室;大连海洋大学设施渔业教育部重点实验室;
摘要：针对强化学习在鱼群行为策略中存在没有摆脱规则的限制、奖励函数依赖于先验规则、无法完全刻画物体行为策略的局限性，文中提出一种基于生成对抗模仿学习（GAIL）的方法，从鱼类集群运动轨迹数据中恢复个体运动轨迹策略。设计鱼类个体的状态和动作表示，利用全连接神经网络表达鱼类个体运动的决策过程，并在实验中使用一个学习者及多个使用Vicsek模型导航的教师个体进行验证。实验结果表明，GAIL方法能够有效恢复鱼类个体的轨迹行为策略，提供了一种高效的策略学习途径，能够应用于其他生物集群行为的研究和模拟。通过对集群行为的深入分析，揭示了个体间的互动规律和群体动态，为人工智能在生物行为研究中的应用提供了新的思路。
关键词：生成对抗模仿学习;;鱼类集群行为;;运动策略恢复;;人工智能应用;;Vicsek模型;;全连接神经网络
基金资助：辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金资助（2024JBZDZ004）;; 2023中央财政对辽宁渔业补助项目;; 辽宁省重点研发计划（2023JH26/10200015）;; 辽宁省自然基金资助计划（2020-KF-12-09）;; 辽宁省教育厅基本科研项目（LJKZ0730,QL202016）;; 设施渔业教育部重点实验室开放课题（202219）;; 辽宁省应用基础计划项目（2022JH2/101300187）
