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| 强化学习算法在超视距空战辅助决策上的应用研究 | |
| 引用本文： | 吴宜珈,赖俊,陈希亮,曹雷,徐鹏.强化学习算法在超视距空战辅助决策上的应用研究[J].航空兵器,2021,28(2):55-61. |
| 作者姓名： | 吴宜珈 赖俊 陈希亮 曹雷 徐鹏 |
| 作者单位： | 陆军工程大学, 南京 210000;中国人民解放军32526 部队, 江苏 无锡 214000;陆军工程大学, 南京 210000;陆军工程大学, 南京 210000;中国人民解放军31102 部队, 南京 210000 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;部预研项目;国家科技重大专项 |
| 摘 要： | 针对近端策略优化算法在空战智能决策过程中面临的动作空间过大、 难收敛等问题,提出基于option的近端策略分层优化算法,构建了基于强化学习的空战智能决策模型框架,并在超视距空战仿真模型中进行了对抗性实验并可视化.实验结果表明,近端策略分层优化算法能够驱动智能体在对抗过程中产生迂回攻击等战术行为,达到提升传统算法性能和提... |
| 关 键 词： | 超视距空战 智能决策 人工智能 强化学习 近端策略优化算法 分层强化学习 |
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