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基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法
引用本文:于博文,吕明,张捷.基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法[J].火力与指挥控制,2021,46(10):140-146.
作者姓名:于博文  吕明  张捷
作者单位:南京理工大学,南京 210094
摘    要:如何对复杂装备体系进行有效的认知决策,一直以来都是联合作战研究领域中的热点与难点,采用一种具有较强适应性的决策算法,对于应对战场突发状况具有重要意义.通过结合近端策略优化和分层强化学习,提出了一种基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法,以空地一体化联合作战为背景进行作战想定,结合自主设计的作战原型系统,分析了武器装备体系作战决策流程,对分层强化学习的层次结构、奖励函数的设计、决策网络结构和训练方法进行了详细说明.通过自主开发的仿真平台对算法的有效性进行验证,为联合作战中指挥决策的适应性机制问题提供较为有效的解决方法和辅助参考价值.

关 键 词:联合作战  作战仿真  作战决策  分层强化学习  近端优化

Joint Operation Simulation Decision-making Algorithm Based on Hierarchical Reinforcement Learning
YU Bo-wen,LYU Ming,ZHANG Jie.Joint Operation Simulation Decision-making Algorithm Based on Hierarchical Reinforcement Learning[J].Fire Control & Command Control,2021,46(10):140-146.
Authors:YU Bo-wen  LYU Ming  ZHANG Jie
Abstract:
Keywords:
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