基于Q-学习和行为树的CGF空战行为决策

摘要：

空战行为决策的智能性是学术界关注的重要问题之一.提出一种基于Q-学习和行为树的CGF空战行为决策方法.通过构建CGF空战行为树模型,实现CGF智能行为;通过在行为树上的Q-学习,使CGF具有不断进化的能力.仿真结果表明,该算法在与传统算法对抗中,性能优势明显且学习能力较强.

关键词：空战决策、人工智能、行为树、Q-学习

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重大研究计划91538201;泰山学者专项基金资助项目ts201511020

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：37-39,44