基于Actor-Critic算法的多无人机协同空战目标重分配方法

陈宇轩; 王国强; 罗贺; 马滢滢

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目标重分配问题是多无人机协同空战中亟需解决的关键问题之一。考虑到空战中的不确定性、实时性等特点,建立了多无人机协同空战目标重分配问题的数学模型,结合强化学习核心概念,提出了基于Actor-Critic算法的多无人机协同空战目标重分配框架,构建了基于目标重分配的马尔科夫决策过程、Actor网络结构和Critic网络结构。针对强化学习算法中存在的奖励稀疏问题,设计了局部回报和全局汇报相结合的双层回报函数。在基于VR-Forces仿真平台中验证了该方法的有效性。实验结果表明,提出的多无人机协同空战目标重分配方法能够有效地提升空战对抗的胜率。

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来源
《无线电工程》 |2022年第7期|1266-1275|共10页
作者
陈宇轩; 王国强; 罗贺; 马滢滢;
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作者单位

合肥工业大学管理学院;

过程优化与智能决策教育部重点实验室;

智能互联系统安徽省实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
无人机; 空战; 目标重分配; 强化学习; Actor-Critic算法;

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