| 基于深度强化学习的无人战车自主行为决策 |
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| 引用本文： | 张耀,武富春,王明,段宏,张昭,王海龙. 基于深度强化学习的无人战车自主行为决策[J]. 火力与指挥控制, 2021, 46(4): 72-77. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2021.04.013 |
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| 作者姓名： | 张耀 武富春 王明 段宏 张昭 王海龙 |
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| 作者单位： | 北方自动控制技术研究所,太原 030006 |
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| 摘 要： | 针对高动态强对抗战场环境下,无人战车面临的自主行为决策问题,分析了未来陆战场无人战车实际作战需求,构建了基于马尔可夫决策过程的自主行为决策模型,提出了一种深度强化学习结合行为树的方法,利用行为树的逻辑规则与先验知识降低强化学习问题的难度,保证收敛性和鲁棒性,同时使行为决策模型具有学习能力.构建典型作战场景,验证深度强化...
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| 关 键 词： | 无人战车 火力打击决策 强化学习 行为树 |
Autonomous Behavior Decision of Unmanned Combat Vehicle Based on Deep Reinforcement Learning |
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| ZHANG Yao,WU Fu-chun,WANG Ming,DUAN Hong,ZHANG Zhao,WANG Hai-long. Autonomous Behavior Decision of Unmanned Combat Vehicle Based on Deep Reinforcement Learning[J]. Fire Control & Command Control, 2021, 46(4): 72-77. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2021.04.013 |
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| Authors: | ZHANG Yao WU Fu-chun WANG Ming DUAN Hong ZHANG Zhao WANG Hai-long |
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