| 基于生成对抗网络的多智能体对抗仿真建模方法 |
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| 引用本文： | 白桦,孙旭朋,黄文铮. 基于生成对抗网络的多智能体对抗仿真建模方法[J]. 火力与指挥控制, 2022, 47(2): 127-133. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2022.02.022 |
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| 作者姓名： | 白桦 孙旭朋 黄文铮 |
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| 作者单位： | 北京圣涛平试验工程技术研究院有限责任公司,北京 100089 |
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| 摘 要： | 多智能体对抗仿真建模技术在军事上具有重要作用,其中强化学习深度增强网络(DQN)是重要的建模技术.随着体系对抗建模中环境输入信息及智能体数量的增加,DQN的复杂性不断增长,而单纯采用强化学习技术只能通过极度稀疏的对抗胜负结果提供反馈进行训练,模型训练的收敛速度是一个难题.探讨在多智能体对抗建模中采用基于生成对抗网络(G...
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| 关 键 词： | 生成对抗网络 增强学习 体系建模 系统仿真 |
Multi-agent Combat Simulation Modeling Method Based on Generative Adversarial Net |
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| BAI Hua,SUN Xu-peng,HUANG Wen-zheng. Multi-agent Combat Simulation Modeling Method Based on Generative Adversarial Net[J]. Fire Control & Command Control, 2022, 47(2): 127-133. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2022.02.022 |
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| Authors: | BAI Hua SUN Xu-peng HUANG Wen-zheng |
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