【摘 要】
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针对直升机面对敌方来袭的红外制导导弹实现红外诱饵弹自主投放策略生成问题，采取一种遗传算法与神经网络相结合的方法对该问题进行训练学习，其中将神经网络作为决策控制器，实现态势输入到决策输出的映射，并设置合适的适应度函数，通过遗传算法对神经网络中的参数进行寻优。在训练过程中，不仅考虑直升机对红外制导导弹的防御能力，同时需要保证在规避红外制导导弹的同时，尽量减少红外诱饵弹的消耗。仿真结果表明，训练所得结果
【基金项目】
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航空科学基金（2019ZC013004）；
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针对直升机面对敌方来袭的红外制导导弹实现红外诱饵弹自主投放策略生成问题，采取一种遗传算法与神经网络相结合的方法对该问题进行训练学习，其中将神经网络作为决策控制器，实现态势输入到决策输出的映射，并设置合适的适应度函数，通过遗传算法对神经网络中的参数进行寻优。在训练过程中，不仅考虑直升机对红外制导导弹的防御能力，同时需要保证在规避红外制导导弹的同时，尽量减少红外诱饵弹的消耗。仿真结果表明，训练所得结果可以有效实现对抗来袭红外制导导弹的红外诱饵弹投放决策，所设计的代价函数和输入参数也可以正确起到相应作用，并且结果具备一定的泛化能力。
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