典型文献
基于深度强化学习的多无人机协同进攻作战智能规划
文献摘要：
无人机依靠作战效费比高、灵活自主等优势逐步替代了有生力量作战,多无人机协同作战任务规划成为热点研究问题.针对传统任务规划采用的智能优化算法存在的依赖静态、低维的简单场景,机上计算较慢等不足,提出一种基于深度强化学习(DRL)的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法;将压制敌防空(SEAD)作战任务规划过程建模为马尔科夫决策过程,建立基于近端策略优化(PPO)算法的SEAD智能规划模型,通过两组实验验证智能规划模型的有效性和鲁棒性.结果表明:基于DRL的智能规划方法可以实现快速、精细规划,适应未知、连续高维的环境态势,SEAD智能规划模型具有战术协同规划能力.
文献关键词：
多无人机;深度学习;深度强化学习;PPO算法;泛化性;协同作战
中图分类号：
作者姓名：
李俊圣;岳龙飞;左家亮;俞利新;赵家乐
作者机构：
空军工程大学 空管领航学院,西安 710051
文献出处：
引用格式：
[1]李俊圣;岳龙飞;左家亮;俞利新;赵家乐-.基于深度强化学习的多无人机协同进攻作战智能规划)[J].航空工程进展,2022(06):40-49,96
A类：
SEAD
B类：
深度强化学习,多无人机协同,进攻作战,智能规划,效费比,有生力量,协同作战,作战任务规划,划成,热点研究,研究问题,智能优化算法,低维,单场景,上计,较慢,DRL,端到端,规划方法,压制,防空,划过,过程建模,马尔科夫决策过程,近端策略优化,PPO,规划模型,高维,战术,协同规划,泛化性
AB值：
0.305884
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