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多对多无人机空战的智能决策研究
被引量:
14
1
作者
朱星宇
艾剑良
《复旦学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期410-419,共10页
针对能够进行自主空战的无人机,设计了一套空战流程.建立了基于双方位置、姿态和能量等的优势函数评价体系,通过改进的混合粒子群优化算法实现了多对多空战的目标分配,结合改进的Double Q-learning算法设计了无人机的机动决策策略,并在4...
针对能够进行自主空战的无人机,设计了一套空战流程.建立了基于双方位置、姿态和能量等的优势函数评价体系,通过改进的混合粒子群优化算法实现了多对多空战的目标分配,结合改进的Double Q-learning算法设计了无人机的机动决策策略,并在4对4空战场景下进行仿真验证.仿真结果显示无人机可以很好地追踪并击败敌方目标,还能够协同其他友方无人机攻击敌方无人机.同时算法具有很好的时效性,表明所提出的方法能够有效地解决多对多空战的问题.
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关键词
机动决策
目标分配
改进的
混合粒子群优化算法
改进的double
Q-learning算法
下载PDF
职称材料
题名
多对多无人机空战的智能决策研究
被引量:
14
1
作者
朱星宇
艾剑良
机构
复旦大学航空航天系
出处
《复旦学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期410-419,共10页
文摘
针对能够进行自主空战的无人机,设计了一套空战流程.建立了基于双方位置、姿态和能量等的优势函数评价体系,通过改进的混合粒子群优化算法实现了多对多空战的目标分配,结合改进的Double Q-learning算法设计了无人机的机动决策策略,并在4对4空战场景下进行仿真验证.仿真结果显示无人机可以很好地追踪并击败敌方目标,还能够协同其他友方无人机攻击敌方无人机.同时算法具有很好的时效性,表明所提出的方法能够有效地解决多对多空战的问题.
关键词
机动决策
目标分配
改进的
混合粒子群优化算法
改进的double
Q-learning算法
Keywords
maneuvering decision-making
target allocation
improved hybrid particle swarm optimization algorithm
improved
double
Q-learning algorithm
分类号
V279.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多对多无人机空战的智能决策研究
朱星宇
艾剑良
《复旦学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021
14
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参考文献
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