【摘 要】
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在基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的战机自主作战机动决策研究中,战机向攻击区域的自主机动是战机对目标进行有效打击的前提条件.然而,战机活动空域大、
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在基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的战机自主作战机动决策研究中,战机向攻击区域的自主机动是战机对目标进行有效打击的前提条件.然而,战机活动空域大、各向探索能力不均匀,直接利用DRL获取机动策略面临着训练交互空间大、攻击区域样本分布设置困难,进而训练过程难以收敛.针对该问题,提出了一种基于深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)的双网络智能决策方法.通过在战机正前方设置锥形空间,充分利用战机前向探索性能;建立角度捕获网络,利用DRL对战机偏离角调整
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