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摘要:
在机动作战仿真中,具有对战场威胁快速反应和决策能力的机动单元实体才更符合实际作战的情形.为此,提出了具有自主决策功能的机动单元智能体的结构模型,它由感知、威胁预测、决策、学习和执行等部分组成;建立了用于威胁预测的神经网络模型,并将智能体的决策描述为马尔可夫决策过程(MDP).面对复杂的决策环境,将强化学习技术运用其中,使得智能体通过不断观测新的环境状态,运用学习手段,作出最佳的策略选择.针对强化学习中状态空间大、现有算法收敛速度较慢等问题,提出了改进的SARSA(λ)学习算法.仿真实验验证了强化学习下机动策略决策的有效性和改进算法的效率.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 具有自主决策能力的机动单元智能体研究
来源期刊 兵工学报 学科 军事
关键词 运筹学 机动单元智能体 威胁预测模型 马尔可夫决策过程 强化学习
年,卷(期) 2007,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1363-1366
页数 4页 分类号 E911
字数 3120字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1093.2007.11.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毕义明 108 577 11.0 16.0
2 杨萍 40 336 9.0 16.0
3 孙淑玲 2 4 2.0 2.0
传播情况
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2011(2)
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2012(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
运筹学
机动单元智能体
威胁预测模型
马尔可夫决策过程
强化学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
chi
出版文献量(篇)
5617
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