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基于Q-network强化学习的超视距空战机动决策
超视距空战 机动决策 强化学习 纳什均衡
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2019/4/16
考虑到空空导弹对空战胜负的重要影响，针对空战态势状态特征连续、多维的情况以及传统方法缺乏对空战对抗中敌方策略的考虑，将强化学习应用到1vs1超视距空战机动决策。首先，建立了同时为对抗双方进行机动决策的强化学习框架，提出ε-纳什均衡策略来选取机动动作，并通过导弹攻击区优势函数来修正奖赏函数；其次，基于记忆库和目标网络训练Q-network，形成超视距空战机动决策的“价值网络”；最后，设计了Q-net...