【摘 要】
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提出了基于智能算法的火力打击战法策略优化方法。该方法突破常规人工智能算法的神经网络和强化学习范式结构,利用智能体和种群的双层构造和对抗推演中的反馈评分实现智能体的智力提升,通过群体进化和复杂系统涌现达成战法策略的优化。实验结果表明:总体效果优于常规的遗传算法和对抗进化算法,设计思想能够迁移到诸多研究领域,具备应用性和扩展性。
【机 构】
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沈阳航空航天大学电子信息工程学院,国防大学联合作战学院,31696部队参谋部
【基金项目】
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沈阳航空航天大学引进人才科研启动基金项目(19YB48)。
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提出了基于智能算法的火力打击战法策略优化方法。该方法突破常规人工智能算法的神经网络和强化学习范式结构,利用智能体和种群的双层构造和对抗推演中的反馈评分实现智能体的智力提升,通过群体进化和复杂系统涌现达成战法策略的优化。实验结果表明:总体效果优于常规的遗传算法和对抗进化算法,设计思想能够迁移到诸多研究领域,具备应用性和扩展性。
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