基于启发式强化学习的空战机动智能决策

• 作者: 左家亮 张滢 李中林 杨任农 邬蒙
• 来源期刊: 航空学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 空战机动 智能决策 启发式强化学习 神经网络 决策序列
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 电子电气工程与控制
• 页码范围: 212-225
• 页数: 14页
• 分类号: V323
• 字数: 6753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7527/S1000-6893.2017.321168

摘要

空战机动智能决策一直是研究热点,现有的空战机动决策主要采用优化理论和传统的人工智能算法,是在相对固定的环境下进行决策序列计算研究.但实际空战是动态变化的,且有很多不确定性因素.采用传统的理论方法进行求解,很难获取与实际情况相符的决策序列.提出了基于启发式强化学习的空战机动智能决策方法,在与外界环境动态交互的过程中,采用“试错”的方式计算相对较优的空战机动决策序列,并采用神经网络方法对强化学习的过程进行学习,积累知识,启发后续的搜索过程,很大程度上提高了搜索效率,实现空战决策过程中决策序列的实时动态迭代计算.最后仿真实验结果表明本文提出的算法所计算的决策序列与实际情况相符.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨任农	空军工程大学航空航天工程学院	84	283	9.0	12.0
2	张滢	空军工程大学航空航天工程学院	18	113	7.0	10.0
3	左家亮	空军工程大学航空航天工程学院	25	114	7.0	10.0
4	邬蒙	空军工程大学航空航天工程学院	20	112	6.0	9.0
5	李中林		2	15	1.0	2.0