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题名分层决策多机空战对抗方法
被引量：4
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作者
王欢
周旭
邓亦敏
刘小峰
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机构
河海大学物联网工程学院
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
江苏省特种机器人技术高校重点实验室
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出处
《中国科学：信息科学》
CSCD
北大核心
2022年第12期2225-2238,共14页
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基金
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(批准号:2018AAA0100803)资助。
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文摘
在空战研究领域,战术决策旨在提高博弈对抗收益,进而提升战机攻击效率.现有战术决策算法大多基于规则方法设计,当应用于多机空战的复杂环境时则存在设计难度大,难以求解最优解等问题.本文提出一种分层决策多机空战对抗方法,首先,在训练初始阶段借鉴已有人类专家经验,指导模型训练;其次,根据战术动作类型设计分层动作决策网络,降低动作决策空间维度;最后,将训练产生的对抗经验按阶段分解,降低策略学习难度.在多机空战仿真环境中进行了实验验证,相比于现有多机空战决策方法,本文提出的方法在训练收敛性和决策性能方面均具有更好的表现.
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关键词
多机空战
动作决策网络
博弈
分层强化学习
决策收益
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Keywords
multi-aircraft air combat
action decision-making network
game
hierarchical reinforcement learning
decision gain
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分类号
E91
[军事]
E926
[军事—军事装备学]
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