基于深度强化学习的无人战车多回合火力分配

摘要：

针对传统火力分配方法只能输出单个回合局部最优火力分配结果的问题,提出一种基于深度强化学习的无人战车分队多回合火力分配方法.分析了无人战车分队作战问题,建立了基于马尔科夫决策的火力分配模型;采用DQN算法进行火力分配模型求解,计算出整个作战过程中多回合火力分配结果;对该方法的可行性进行了仿真验证,仿真结果表明:该方法可以输出无人战车分队整个作战过程全局最优的火力分配结果,更加适应高动态强对抗的实际战场环境,未来可以应用到无人战车分队作战中.

关键词：火力分配、无人战车分队、深度强化学习、多回合、DQN

所属期刊栏目：48

分类号：TJ811(战车、战舰、战机、航天武器)

在线出版日期：2023-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：79-84