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    基于深度強化學習的作戰策略優化方法及系統

    1133   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:02:26
    本發明公開了一種基于深度強化學習的作戰策略優化方法及系統，該方法包括：構建高超聲速滑翔彈模型，確定導彈的當前狀態；構建神經網絡模型，神經網絡模型的輸入為突防環境，輸出為動作集；根據突防環境，基于神經網絡模型，得到預測動作集；根據當前狀態以及預測動作集，計算導彈的下一步狀態并更新高超聲速滑翔彈模型；采用Minimax算法計算敵方狀態；根據下一步狀態以及敵方狀態計算獎懲函數；根據獎懲函數優化神經網絡模型；基于優化后的神經網絡模型得到最優作戰策略。本發明具有短距離精確操作和長期規劃預測的能力，推演效果符合預期，同時其具有較強的實時決策能力，可以很大程度的提高突防成功的概率，可作為滑翔彈突防的決策依據。
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    “基于深度強化學習的作戰策略優化方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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