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基于深度Q网络的舰载武器目标分配方法研究

目标分配,深度强化学习,深度Q网络,动态优先级搜索

四、体系数字化与建模仿真 > 1.体系数字化工程

针对海上舰艇对来袭空中目标分配问题，提出了一种基于深度Q网络（Deep Q network, DQN）的目标分配方法。设计了智能体的状态函数、动作函数和奖励函数以及深度Q网络的结构。针对智能体动作空间规模较大的问题，提出了一种动态优先级搜索方法，有效地缩短了搜索时间。最后，通过相同场景下的对比试验验证了该算法的性能。仿真结果表明，本文方法在目标分配次数、目标威胁值以及目标分配时间的性能均明显优于贪心算法和动态规划算法。针对海上舰艇对来袭空中目标分配问题，提出了一种基于深度Q网络（Deep Q network, DQN）的目标分配方法。设计了智能体的状态函数、动作函数和奖励函数以及深度Q网络的结构。针对智能体动作空间规模较大的问题，提出了一种动态优先级搜索方法，有效地缩短了搜索时间。最后，通过相同场景下的对比试验验证了该算法的性能。仿真结果表明，本文方法在目标分配次数、目标威胁值以及目标分配时间的性能均明显优于贪心算法和动态规划算法。