基于深度强化学习的防空反导智能任务分配
Intelligent Task Assignment Research for Air Defense and Anti-missiles Based on Deep Reinforcement Learning作者机构：国防大学联合作战学院石家庄050000 空军工程大学防空反导学院西安710051 解放军93126部队北京100000
出 版 物：《火力与指挥控制》 (Fire Control & Command Control)
年 卷 期：2024年第49卷第1期
页 面：43-48,55页
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0826[工学-兵器科学与技术] 0802[工学-机械工程]
摘 要：随着作战双方不断采用新技术,信息时代的战争呈现出强博弈对抗性。在分析防空反导任务分配过程和决策的本质基础上,从敌我两个角度深入探讨了强博弈对抗环境下防空反导任务分配所面临的挑战。讨论了基于深度强化学习的防空反导智能任务分配方法的优势,提出了其实际应用所面临的问题,有望解决相关问题的技术途径和方法评价指标,为防空反导智能任务分配提供新思路。
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