ABMS中基于Q学习算法的空战目标分配方法

• 作者: 丁帅 王骏 穆富岭 罗鹏程 谢俊洁
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: Q学习 目标分配 空战
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 系统工程
• 页码范围: 557-561
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2017.03.15

摘要

Q学习算法由于不需要先验知识即可学习,对于求解复杂的优化决策问题具有广泛的应用前景.本文针对当前空战目标分配算法的优缺点,提出了ABMS(agent-based modeling and simulation)中基于Q学习算法的空战目标分配方法.首先介绍了空战Agent建模;然后给出了Q学习算法应用于空战目标分配的方法流程,并严格定义了"状态-动作"对的选择规则,最后通过仿真实验证明了该方法的合理性和有效性.本文方法避免了对先验知识的依赖,并且脱离了局部最优陷阱.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗鹏程	国防科学技术大学信息系统与管理学院	31	313	9.0	17.0
2	谢俊洁	国防科学技术大学信息系统与管理学院	1	3	1.0	1.0
3	穆富岭		1	3	1.0	1.0
4	王骏	国防科学技术大学信息系统与管理学院	2	5	2.0	2.0
5	丁帅	国防科学技术大学信息系统与管理学院	1	3	1.0	1.0