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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种模拟环境中基于战术意图的自主空战行为生成方法，包括：将战术意图归纳为逃逸、攻击和防御并建立对应的奖励模型；建立状态空间和动作空间；搭建用于实现预设的Dueling‑Noisy‑Muti‑stepDQN算法的决策网络模型，并设置Q函数及损失函数；建立仿真对抗环境，针对每种意图的奖励模型，将决策网络模型用于载机与仿真对抗环境的实时交互以产生样本，基于产生的样本得到Q函数值并计算损失函数值，实现决策网络模型的更新，重复交互至决策网络模型的更新过程直至达到训练的最大回合数，得到该意图下的行为决策网络模型；基于当前待决策的状态信息确定载机意图，选择对应的行为决策网络模型得到动作决策结果。本发明能为智能空战辅助决策提供战术支撑。
主权项：1.一种模拟环境中基于战术意图的自主空战行为生成方法，其特征在于，包括：基于对模拟对战中飞行员行为决策过程及战术战法的分析，将战术意图归纳为逃逸、攻击和防御，分析逃逸意图、攻击意图、防御意图的特征并建立对应的奖励模型；基于空战过程的复杂性，选取相对态势信息以及载机和目标的自身状态信息，建立多维度的状态空间；从预设的基本机动动作库中选取基础机动元，并考虑各基础机动元的不同运动状态，建立含有多种机动动作的动作空间；基于DQN网络结构搭建用于实现预设的Dueling-Noisy-Muti-stepDQN算法的决策网络模型，并为所述决策网络模型设置Q函数及损失函数；建立仿真对抗环境，针对每种意图的奖励模型，将决策网络模型用于载机与仿真对抗环境的实时交互以产生样本，基于产生的样本得到Q函数值并计算损失函数值，实现决策网络模型的更新，重复交互至决策网络模型的更新过程直至达到训练的最大回合数，得到该意图下的行为决策网络模型；其中，所述样本包括当前时刻的状态信息、载机执行的动作、下一时刻的状态信息以及获得的奖励；所述行为决策网络模型用于基于输入样本输出与动作空间维度匹配的Q函数值；基于当前待决策的状态信息确定载机意图，选择与所述载机意图对应的行为决策网络模型，得到所述当前待决策的状态信息所对应的动作决策结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种模拟环境中基于战术意图的自主空战行为生成方法
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