【摘 要】
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将人工智能应用于兵棋推演的智能战术兵棋正逐年发展,基于Actor-Critic框架的决策方法可以实现智能战术兵棋的战术行动动态决策。但若Critic网络只对单算子进行评价,多算子之
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,陆军工程大学指挥控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374186),2018年装备预研领域基金(61403120205)资助课题
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将人工智能应用于兵棋推演的智能战术兵棋正逐年发展,基于Actor-Critic框架的决策方法可以实现智能战术兵棋的战术行动动态决策。但若Critic网络只对单算子进行评价,多算子之间的网络没有协同,本方算子之间各自行动决策会不够智能。针对上述方法的不足,提出了一种基于强化学习并结合规则的多智能体决策方法,以提升兵棋推演的智能水平。侧重采用强化学习对多算子的行动决策进行决策分析,并结合产生式规则对战术决策进行规划。构建基于Actor-Critic框架的多算子分布执行集中训练的行动决策模型,对比每个算子互不交
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