【摘 要】
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针对协同电子战中跳频通信干扰协同决策难题，通过构建“整体优化、逐站决策”的协同决策模型，基于深度强化学习技术，设计了在Actor-Critic算法架构下融合优势函数的决策算法，并在奖励函数中嵌入专家激励机制以提高算法的探索能力，采用集中式训练方法优化决策网络，使算法能够输出资源利用率最高的干扰方案，并大幅提高决策效率.仿真结果表明，相比于现有智能决策算法，本文算法给出的干扰方案能够节约8%干扰资源
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金（No.6190656）；
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针对协同电子战中跳频通信干扰协同决策难题，通过构建“整体优化、逐站决策”的协同决策模型，基于深度强化学习技术，设计了在Actor-Critic算法架构下融合优势函数的决策算法，并在奖励函数中嵌入专家激励机制以提高算法的探索能力，采用集中式训练方法优化决策网络，使算法能够输出资源利用率最高的干扰方案，并大幅提高决策效率.仿真结果表明，相比于现有智能决策算法，本文算法给出的干扰方案能够节约8%干扰资源，决策效率提高50%以上，具有较大实用价值.
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