强化学习算法在超视距空战辅助决策上的应用研究

• 作者: 吴宜珈 赖俊 陈希亮 曹雷 徐鹏
• 来源期刊: 航空兵器
• 关键词: 超视距空战 智能决策 人工智能 强化学习 近端策略优化算法 分层强化学习
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 武器作战运用|Weaponry Operational Application
• 页码范围: 55-61
• 页数: 7页
• 分类号: TJ760|V271.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.12132/ISSN.1673-5048.2020.0076

摘要

针对近端策略优化算法在空战智能决策过程中面临的动作空间过大、 难收敛等问题,提出基于option的近端策略分层优化算法,构建了基于强化学习的空战智能决策模型框架,并在超视距空战仿真模型中进行了对抗性实验并可视化.实验结果表明,近端策略分层优化算法能够驱动智能体在对抗过程中产生迂回攻击等战术行为,达到提升传统算法性能和提高空战博弈决策效率的目的.