【摘 要】
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无人机集群围捕是智能无人机"蜂群"作战的一种重要任务方式。现有集群围捕方法大多建立在环境已知的基础上,面对未知的任务环境时围捕策略经常性失效。针对此问题,提出了基于
【基金项目】
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科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0102403);国家自然科学基金(61573373)~~
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无人机集群围捕是智能无人机"蜂群"作战的一种重要任务方式。现有集群围捕方法大多建立在环境已知的基础上,面对未知的任务环境时围捕策略经常性失效。针对此问题,提出了基于态势认知的发育模型,探索一种对环境适应性较佳的围捕方法。首先,对集群围捕行为分解,将围捕离散化;然后,基于深度Q神经网络(DQN),设计一种围捕策略的生成方法;最后,建立状态-策略知识库,并通过大量有效数据的训练,针对不同环境获得不同的策略,对知识库进行发育。仿真结果表明:提出的基于态势认知的发育模型,能够有效适应不同环境,完成不同环境下的围捕。
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