【摘 要】
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探索深度强化学习在对抗作战策略上的应用，针对多智能体深度确定性策略梯度算法的局部可观测、训练较难收敛和稳定性较差的问题，分别引入长短时记忆神经网络、基于损失的优先级经验和策略梯度权重3种方法解决算法中对应问题，结合对抗作战决策场景与改进后的算法，设计3种决策实验场景。将算法与MADDPG、DDPG算法在多智能体模拟对抗实验环境中进行对比，结果表明算法在对抗决策的稳定性和效率上均有提升。
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探索深度强化学习在对抗作战策略上的应用，针对多智能体深度确定性策略梯度算法的局部可观测、训练较难收敛和稳定性较差的问题，分别引入长短时记忆神经网络、基于损失的优先级经验和策略梯度权重3种方法解决算法中对应问题，结合对抗作战决策场景与改进后的算法，设计3种决策实验场景。将算法与MADDPG、DDPG算法在多智能体模拟对抗实验环境中进行对比，结果表明算法在对抗决策的稳定性和效率上均有提升。
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