基于深度强化学习的防空反导智能任务分配OA北大核心CSTPCD
随着作战双方不断采用新技术,信息时代的战争呈现出强博弈对抗性。在分析防空反导任务分配过程和决策的本质基础上,从敌我两个角度深入探讨了强博弈对抗环境下防空反导任务分配所面临的挑战。讨论了基于深度强化学习的防空反导智能任务分配方法的优势,提出了其实际应用所面临的问题,有望解决相关问题的技术途径和方法评价指标,为防空反导智能任务分配提供新思路。
刘家义;王刚;夏智权;王思远;付强;
国防大学联合作战学院,石家庄050000空军工程大学防空反导学院,西安710051解放军93126部队,北京100000
计算机与自动化
强博弈对抗防空反导深度强化学习任务分配
《火力与指挥控制》 2024 (001)
P.43-48,55 / 7
国家自然科学基金资助项目(62106283)。
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