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题名基于兵棋推演的空战编组对抗智能决策方法
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作者
陈晓轩
冯旸赫
黄金才
刘忠
徐越
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机构
国防科技大学系统工程学院
解放军
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出处
《指挥与控制学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期213-219,共7页
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文摘
基于兵棋研究的空战编组对抗方法主要使用规则或运筹等手段,存在假设不够合理、建模不准确、应变性差等缺陷。强化学习算法可以根据作战数据自主学习编组对抗策略,以应对复杂的战场情况,但现有强化学习对作战数据要求高,当动作空间过大时,算法收敛慢,且对仿真平台有较高的要求。针对上述问题,提出了一种融合知识数据和强化学习的空战编组对抗智能决策方法,该决策方法的输入是战场融合态势,使用分层决策框架控制算子选择并执行任务,上层包含使用专家知识驱动的动作选择器,下层包含使用专家知识和作战规则细化的避弹动作执行器、侦察动作执行器和使用强化学习算法控制的打击动作执行器。最后基于典型作战场景进行实验,验证了该方法的可行性和实用性,且具有建模准确、训练高效的优点。
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关键词
空战编组对抗
多算子的协作与控制
多智能体深度强化学习算法
分层决策模型
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Keywords
air combat formation confrontation
multi-operator collaboration and control
multi-agent deep reinforcement learning algorithm
hierarchical decision-making model
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分类号
E86
[军事—战术学]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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