基于分层强化学习的无人机空战多维决策

摘要：

针对无人机空战过程中面临的智能决策问题,基于分层强化学习架构建立无人机智能空战的多维决策模型.将空战自主决策由单一维度的机动决策扩展到雷达开关、主动干扰、队形转换、目标探测、目标追踪、干扰规避、武器选择等多个维度,实现空战主要环节的自主决策;为解决维度扩展后决策模型状态空间复杂度、学习效率低的问题,结合Soft Actor-Critic算法和专家经验训练和建立元策略组,并改进传统的Option-Critic算法,设计优化策略终止函数,提高策略的切换的灵活性,实现空战中多个维度决策的无缝切换.实验结果表明,该模型在无人机空战全流程的多维度决策问题中具有较好的对抗效果,能够控制智能体根据不同的战场态势灵活切换干扰、搜索、打击、规避等策略,达到提升传统算法性能和提高解决复杂决策效率的目的.

关键词：无人机空战、多维决策、分层强化学习、Soft Actor-Critic算法、Option-Critic算法

所属期刊栏目：44

分类号：V279(各类型航空器)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划项目;陕西省科技厅重点研发计划项目

在线出版日期：2023-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：1547-1563