【摘 要】
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随着技术的不断发展,战场形势日渐复杂,仅使用人工来进行指挥决策有可能出现纰漏。使用强化学习来辅助完成复杂环境下协同攻击辅助指挥决策是当前解决该问题的一个研究方向。本文针对大场景下的多智能体系统大范围侦察决策和长距离协同攻击辅助决策问题,提出了基于强化学习的训练算法,设计对应的奖励值函数,并通过仿真实验进行了验证。本文主要完成了以下工作:一、针对大场景下的强化学习编队侦察问题,提出了一种PPO-QM
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随着技术的不断发展,战场形势日渐复杂,仅使用人工来进行指挥决策有可能出现纰漏。使用强化学习来辅助完成复杂环境下协同攻击辅助指挥决策是当前解决该问题的一个研究方向。本文针对大场景下的多智能体系统大范围侦察决策和长距离协同攻击辅助决策问题,提出了基于强化学习的训练算法,设计对应的奖励值函数,并通过仿真实验进行了验证。本文主要完成了以下工作:一、针对大场景下的强化学习编队侦察问题,提出了一种PPO-QMIX多智能体队形侦察算法。将多智能体系统的行为分为编队队形调整和同步移动侦察两部分,设计多智能体强化学习QMIX算法进行编队队形调整,设计强化学习PPO算法实现行进侦察。通过多组不同场景的仿真实验验证算法的有效性。二、针对多目标长距离下的强化学习协同攻击辅助问题,提出一种PPO-QMIX智能攻击辅助决策算法。将多智能体系统的行为分为总体路径规划和协同攻击辅助两部分,设计PPO算法实现最短路径规划决策,设计QMIX算法完成攻击辅助最优决策。此外设置了两部分行为的多智能体系统状态界限,给出了决策算法的切换条件。通过多组不同场景的仿真实验验证算法的有效性。三、针对大场景下多智能体的侦察攻击辅助决策问题,在前两章算法的基础上提出了一个两阶段训练的框架,在第一阶段中采用多智能体编队侦察强化学习算法训练一个用于完成侦察任务的网络模型,在第二阶段中先使用侦察模型来进行侦察,再根据侦察到的信息完成进行后续的协同攻击辅助模型仿真并且使用多智能体协同攻击辅助强化学习算法训练一个协同攻击辅助模型,通过多组对比实验验证了算法的有效性。
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