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| 稿件标题： | 机器学习在空空导弹攻击区解算中的应用及展望 |
| 稿件作者： | 弋滨1,周航2,魏蓝3,夏群利1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.12.017 |
| 科学编辑： | 纪毅 博士（北京信息科技大学 副教授） |
| 栏目名称： | 综述 |
| 关键词： | 空空导弹；攻击区；机器学习；深度学习；神经网络；强化学习；深度强化学习 |
| 文章摘要： | 针对机器学习在空空导弹攻击区快速解算上的应用，对国内外的攻击区解算方法进行概述总结，重点介绍基于深度学习攻击区解算法的研究现状，对比分析各种空空导弹攻击区解算方法的特点，提出结合强化学习的空空导弹攻击区解算方法；运用对比与理论分析相结合的方法，考虑实际工程水平，基于深度学习攻击区解算方法，提出了一种基于深度强化学习的空空导弹攻击区快速解算优化策略；与传统空空导弹攻击区解算方法相比BP神经网络拟合法解算速度快、解算精度高，但无法自主决策参数寻优，需要结合强化学习的自主决策能力进行优化；优化后的基于深度Q网络（DQN）和基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的攻击区解算策略能够分别对离散型和连续型网络参数实现自主决策优化；综合来看，利用DQN算法对迭代次数和利用DDPG算法对攻击参数的优化可以提高系统对复杂战场环境和不确定性因素的适应能力，从而改善导弹攻击的精度和有效性。 |
| 引用本文格式： | 弋滨,周航,魏蓝，等.机器学习在空空导弹攻击区解算中的应用及展望［J］.兵器装备工程学报，2024，45(12)：132-142. YI Bin, ZHOU Hang, WEI Lan, et al.Application and prospect of machine learning in air-to-air missile attack zone calculation［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(12)：132-142. |
| 刊期名称： | 2024年12期 |
| 出版时间： | 2024年12月 |
| 收稿日期： | 2023-11-14 |
| 修回日期： | 2024-01-09 |
| 录用日期： | 2024-02-27 |
| 上线时间： | 2024年12月30日 |
| 浏览次数： | 375 |
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