基于APF-DQN的空战机动决策方法

作     者：张晓杰 周中良 ZHANG Xiaojie;ZHOU Zhongliang

作者机构：空军工程大学陕西西安710038 

出 版 物：《飞行力学》 (Flight Dynamics)

年 卷 期：2021年第39卷第5期

页      码：88-94页

摘      要：针对强化学习中奖励信号稀疏导致价值函数收敛慢的问题,提出结合人工势场(Artificial Potential Field, APF)法和深度Q学习网络(Deep Q-learning Network, DQN)的空战机动决策方法。描述了空战机动态势,建立了空战机动人工势场模型,设计了一阶APF奖励函数,构造了基于DQN的空战决策模型,提出了基于APF-DQN的空战机动决策方法,最后进行了仿真试验。仿真结果表明,所提方法能够解决奖励信号稀疏的问题,使我方战机能够很好地进行轨迹跟踪,占据有利态势。

主 题 词：空战机动 人工势场 奖励函数 强化学习 

学科分类：11[军事学] 08[工学] 082503[082503] 0825[工学-环境科学与工程类] 1109[1109] 

D　O　I：10.13645/j.cnki.f.d.20210809.001

馆 藏 号：203105053...