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基于分层的智能建模方法的多机空战行为建模
被引量:
1
1
作者
王宇琨
王泽
+1 位作者
董力维
李妮
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2249-2261,共13页
针对多机空战对抗场景中高维状态-行为空间约束下兵力博弈决策困难的问题,采用基于深度强化学习的兵力智能体决策生成策略,提出面向兵力智能博弈的态势认知和奖励回报生成算法,构建基于混合的智能建模方法的行为建模分层框架。解决了强...
针对多机空战对抗场景中高维状态-行为空间约束下兵力博弈决策困难的问题,采用基于深度强化学习的兵力智能体决策生成策略,提出面向兵力智能博弈的态势认知和奖励回报生成算法,构建基于混合的智能建模方法的行为建模分层框架。解决了强化学习过程中存在的稀疏奖励技术难点,为解决大规模、多机型、要素多的空战问题提供一种可行的强化学习训练方法。
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关键词
作战仿真
多智能体
深度强化学习
非稀疏奖励函数
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职称材料
题名
基于分层的智能建模方法的多机空战行为建模
被引量:
1
1
作者
王宇琨
王泽
董力维
李妮
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2249-2261,共13页
文摘
针对多机空战对抗场景中高维状态-行为空间约束下兵力博弈决策困难的问题,采用基于深度强化学习的兵力智能体决策生成策略,提出面向兵力智能博弈的态势认知和奖励回报生成算法,构建基于混合的智能建模方法的行为建模分层框架。解决了强化学习过程中存在的稀疏奖励技术难点,为解决大规模、多机型、要素多的空战问题提供一种可行的强化学习训练方法。
关键词
作战仿真
多智能体
深度强化学习
非稀疏奖励函数
Keywords
combat simulation
Multi-agent system
DRL
non-sparse reward function
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分层的智能建模方法的多机空战行为建模
王宇琨
王泽
董力维
李妮
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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