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基于Double Deep Q Network的无人机隐蔽接敌策略: 收藏
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引用; 《电光与控制》2020年第7期27卷 52-57页; 作者：何金丁勇高振龙南京航空航天大学自动化学院南京211106; 基于深度强化学习的连续状态空间无人机隐蔽接敌问题,提出了基于马尔可夫决策过程的隐蔽接敌双深度Q网络(DDQN)方法。利用DDQN生成目标值函数的方法解决了传统DQN的过拟合问题;采用按优先级随机抽样的方法获取训练样本,加速了神经网络...; 基于深度强化学习的连续状态空间无人机隐蔽接敌问题,提出了基于马尔可夫决策过程的隐蔽接敌双深度Q网络(DDQN)方法。利用DDQN生成目标值函数的方法解决了传统DQN的过拟合问题;采用按优先级随机抽样的方法获取训练样本,加速了神经网络的训练速度;设定贪婪系数按照指数下降的方法,解决了传统强化学习的“探索利用窘境”;在势函数奖赏函数设计中引入角度因子,使其更加符合实际作战情况。仿真实验结果表明,DDQN具有较好的收敛性,能有效生成隐蔽接敌策略。; 来源：详细信息评论

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