【摘 要】
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随着无人机战场环境越来越复杂,空战对抗将逐渐成为主要的一种无人机作战方式。为了能够确保我方无人机在快速演变的战场态势下抓住先机、精确决策、快速致胜,需要根据实际作
【机 构】
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北方自动控制技术研究所,中国科学院自动化研究所融合创新中心
【基金项目】
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国防基础科研基金资助项目(JCKY2017208B018)。
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随着无人机战场环境越来越复杂,空战对抗将逐渐成为主要的一种无人机作战方式。为了能够确保我方无人机在快速演变的战场态势下抓住先机、精确决策、快速致胜,需要根据实际作战环境、作战样式,建立无人机和环境进行交互的规则、无人机空战对抗中采用的战术使用规则,并结合规则,通过智能决策算法,达到提升无人机空战对抗胜率的目的。提出一种结合微分对策(Differential Games,DG)的深度强化学习方法(Deep Reinforcement Learning,DRL)解决此问题,利用深度强化学习的智能决策性以及微分
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