典型文献
基于DDPG的无人机追捕任务泛化策略设计
文献摘要：
无人机追逃对抗问题是当今空战领域的研究热点,传统解决方案对此问题存在诸多限制,如模型难以适应复杂动态环境从而快速做出决策、对不同任务场景泛化性较差等问题.基于DDPG(deep deterministic policy gradient)算法设计了无人机追逃对抗策略;在此基础上,设计多种逃逸无人机的对抗机动策略,利用课程学习思想,在DDPG的训练过程中逐步提高逃逸无人机的智能程度,从而递进式地训练追捕无人机的对抗策略.仿真结果表明,相较于直接进行训练,利用课程学习的方法所训练的追捕无人机的追捕策略能够更快收敛,并能更好地执行对敌机的追捕任务,且能够适用于具有多种对抗机动策略的敌机,有效地提升了无人机追逃对抗决策模型的泛化性.
文献关键词：
无人机;追逃对抗;深度强化学习;DDPG;课程学习
中图分类号：
作者姓名：
符小卫;徐哲;王辉
作者机构：
西北工业大学电子信息学院,陕西西安 710129
文献出处：
引用格式：
[1]符小卫;徐哲;王辉-.基于DDPG的无人机追捕任务泛化策略设计)[J].西北工业大学学报,2022(01):47-55
A类：
追逃对抗
B类：
DDPG,追捕,策略设计,空战,传统解,动态环境,任务场景,泛化性,deep,deterministic,policy,gradient,算法设计,对抗策略,逃逸,机动策略,课程学习,学习思想,训练过程,逐步提高,递进式,接进,快收敛,对敌,敌机,决策模型,深度强化学习
AB值：
0.320659
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