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| 稿件标题： | 基于强化学习的反无人机火力分配模型研究 |
| 稿件作者： | 乔勇军，肖凡 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.S2.044 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 强化学习；无人机；火力分配；εgreedy |
| 文章摘要： | 以反无人机作战的打击环节为研究对象，以获得最佳火力分配方式和打击次序为目的，根据对无人机火力打击过程进行建模，设置不同武器位置进行测试，得到了各条件下的最佳火力分配方式和打击次序，泛用性较强；通过可视化打击过程，对比不同条件下测试得到的数据判断优劣；为解决探索与学习之间冲突的问题，设计了基于最大回合数的动态εgreedy算法，对不同情况区分度高，取得了较好的仿真效果。 |
| 引用本文格式： | 乔勇军，肖凡.基于强化学习的反无人机火力分配模型研究［J］.兵器装备工程学报，2021,42(S2):206-212. QIAO Yongjun，XIAO Fan.Research on AntiUAV Fire Allocation Model Based on Reinforcement Learning［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(S2):206-212. |
| 刊期名称： | 2021年增刊2期 |
| 出版时间： | 2022年1月 |
| 上线时间： | 2022年1月11日 |
| 浏览次数： | 2677 |
| 下载次数： | 703 |
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