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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的智能空战决策方法及系统，包括以下步骤：构建基于深度强化学习的多机空战博弈框架；在MAPPO算法的基础上引入双中心网络策略、延迟更新优化策略和分步训练策略，获得MAPPO_LDDC算法；基于所述MAPPO_LDDC算法，构建空战决策模型；利用所述多机空战博弈框架，训练所述空战决策模型；利用训练好的所述空战决策模型，完成智能空战决策。本发明能有效地从环境中获得奖励，取得高胜率。同时在获得奖励的过程中表现出较好的稳定性，进一步提升了空战中无人机的决策能力，具有一定的有效性。
主权项：1.一种基于深度强化学习的智能空战决策方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于深度强化学习的多机空战博弈框架；在MAPPO算法的基础上引入双中心网络策略、延迟更新优化策略和分步训练策略，获得MAPPO_LDDC算法；基于所述MAPPO_LDDC算法，构建空战决策模型；利用所述多机空战博弈框架，训练所述空战决策模型；利用训练好的所述空战决策模型，完成智能空战决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于深度强化学习的智能空战决策方法及系统
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