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机构

  • 4 篇 南京大学
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作者

  • 4 篇 周献中
  • 4 篇 孙宇祥
  • 2 篇 彭益辉
  • 2 篇 李斌
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  • 1 篇 李原百
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  • 1 篇 赵俊杰
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检索条件"主题词=智能兵棋"
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对抗环境下的智能兵棋系统设计及其关键技术
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火力与指挥控制 2024年 第2期49卷 33-41页
作者： 孙宇祥 李原百 周胜 赵俊杰 周献中 南京大学控制科学与智能工程系 南京210093 南京大学智能装备新技术研究中心 南京210093
智能博弈对抗领域已成为当前研究的热门领域之一。侧重在兵棋推演系统的体系构建和模块设计,分析了兵棋推演系统的建模要素,包括兵棋要素、兵棋规则及智能接口设计,构建了智能兵棋推演系统的整体架构。通过A3C强化学习智能算法对系统设... 详细信息
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基于知识及A3C算法的兵棋推演智能决策模型研究
基于知识及A3C算法的兵棋推演智能决策模型研究
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第十届中国指挥控制大会
作者： 彭益辉 周献中 孙宇祥 李斌 南京大学工程管理学院 智能装备新技术研究中心
针对地图范围大、奖励稀疏、动作空间和状态空间复杂的智能兵棋推演环境,单纯的深度强化学习算法存在无法快速收敛、与规则智能体对抗效果差的问题,提出了异步优势动作评价算法(Asynchronous Advantage Actor-Ccritic,A3C)解决收敛速度... 详细信息
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智能博弈综述:游戏AI对作战推演的启示
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智能科学与技术学报 2022年 第2期4卷 157-173页
作者： 孙宇祥 彭益辉 李斌 周佳炜 张鑫磊 周献中 南京大学工程管理学院 江苏南京210093 南京大学智能装备新技术研究中心 江苏南京210093
智能博弈领域已逐渐成为当前AI研究的热点之一,游戏AI领域、智能兵棋领域都在近年取得了一系列的研究突破。但是,游戏AI如何应用到实际的智能作战推演依然面临巨大的困难。综合分析智能博弈领域的国内外整体研究进展,详细剖析智能作战... 详细信息
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融合先验知识的异构多智能体强化学习算法研究
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指挥控制与仿真 2023年 第3期45卷 99-107页
作者： 周佳炜 孙宇祥 薛宇凡 项祺 吴莹 周献中 南京大学 江苏南京210093
近年来,基于深度强化学习的机器学习技术突破性进展为智能博弈对抗提供了新的技术发展方向。针对智能对抗中异构多智能体强化学习算法训练收敛速度慢,训练效果差异大等问题,提出了一种先验知识驱动的多智能体强化学习博弈对抗算法PK-MAD... 详细信息
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