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基于深度强化学习的防空反导智能任务分配
被引量：
5
1
作者
刘家义
王刚
+2 位作者
夏智权
王思远
付强
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第1期43-48,55,共7页
随着作战双方不断采用新技术,信息时代的战争呈现出强博弈对抗性。在分析防空反导任务分配过程和决策的本质基础上,从敌我两个角度深入探讨了强博弈对抗环境下防空反导任务分配所面临的挑战。讨论了基于深度强化学习的防空反导智能任务...
随着作战双方不断采用新技术,信息时代的战争呈现出强博弈对抗性。在分析防空反导任务分配过程和决策的本质基础上,从敌我两个角度深入探讨了强博弈对抗环境下防空反导任务分配所面临的挑战。讨论了基于深度强化学习的防空反导智能任务分配方法的优势,提出了其实际应用所面临的问题,有望解决相关问题的技术途径和方法评价指标,为防空反导智能任务分配提供新思路。
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关键词
强博弈对抗
防空反导
深度
强
化学习
任务分配
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题名
基于深度强化学习的防空反导智能任务分配
被引量：
5
1
作者
刘家义
王刚
夏智权
王思远
付强
机构
国防大学联合作战学院
空军工程大学防空反导学院
解放军
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第1期43-48,55,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(62106283)。
文摘
随着作战双方不断采用新技术,信息时代的战争呈现出强博弈对抗性。在分析防空反导任务分配过程和决策的本质基础上,从敌我两个角度深入探讨了强博弈对抗环境下防空反导任务分配所面临的挑战。讨论了基于深度强化学习的防空反导智能任务分配方法的优势,提出了其实际应用所面临的问题,有望解决相关问题的技术途径和方法评价指标,为防空反导智能任务分配提供新思路。
关键词
强博弈对抗
防空反导
深度
强
化学习
任务分配
Keywords
strong gaming countermeasures
air defense and anti-missile
deep reinforcement learn-ing
taskassignment
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TJ013 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的防空反导智能任务分配
刘家义
王刚
夏智权
王思远
付强
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024
5
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