【摘 要】
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在空战中，编组对抗战术能够系统性调配己方单元，整合个体能力优势，提高编组对抗能力。兵棋推演技术具有低成本和仿真性，是研究先进空战对抗战术的重要手段。当前基于兵棋研究的空战编组对抗方法主要使用规则或运筹等手段，存在假设不够合理、建模不准确、应变性差等缺陷。强化学习算法可以根据作战数据自主学习编组对抗策略以应对复杂的战场情况，但现有强化学习对作战数据要求高，当动作空间过大时，算法收敛慢，且对仿真平台有
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在空战中，编组对抗战术能够系统性调配己方单元，整合个体能力优势，提高编组对抗能力。兵棋推演技术具有低成本和仿真性，是研究先进空战对抗战术的重要手段。当前基于兵棋研究的空战编组对抗方法主要使用规则或运筹等手段，存在假设不够合理、建模不准确、应变性差等缺陷。强化学习算法可以根据作战数据自主学习编组对抗策略以应对复杂的战场情况，但现有强化学习对作战数据要求高，当动作空间过大时，算法收敛慢，且对仿真平台有较高的要求。针对上述问题，提出了一种融合知识数据和强化学习的空战编组对抗智能决策方法，该决策方法的输入是战场融合态势，使用分层决策框架控制算子选择并执行任务，上层包含使用专家知识驱动的动作选择器，下层包含使用专家知识和作战规则细化的避弹动作执行器、侦察动作执行器和使用强化学习算法控制的打击动作执行器。最后基于典型作战场景进行实验，验证了该方法的可行性和实用性，且具有建模准确、训练高效的优点。
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