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基于强化学习的航空兵认知行为模型

马耀飞 龚光红 彭晓源

马耀飞, 龚光红, 彭晓源等 . 基于强化学习的航空兵认知行为模型[J]. 北京航空航天大学学报, 2010, 36(4): 379-383.
引用本文: 马耀飞, 龚光红, 彭晓源等 . 基于强化学习的航空兵认知行为模型[J]. 北京航空航天大学学报, 2010, 36(4): 379-383.
Ma Yaofei, Gong Guanghong, Peng Xiaoyuanet al. Cognition behavior model for air combat based on reinforcement learning[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2010, 36(4): 379-383. (in Chinese)
Citation: Ma Yaofei, Gong Guanghong, Peng Xiaoyuanet al. Cognition behavior model for air combat based on reinforcement learning[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2010, 36(4): 379-383. (in Chinese)

基于强化学习的航空兵认知行为模型

基金项目: 装备预研重点基金资助项目(9140A04040106HT0801)
详细信息
    作者简介:

    马耀飞(1981-),男,河南虞城人,讲师,mayaofei@gmail.com.

  • 中图分类号: TP 391.9

Cognition behavior model for air combat based on reinforcement learning

  • 摘要: 航空兵的认知行为模型为仿真航空兵的空战决策提供支持,通过强化学习积累战术决策经验.在虚拟战场环境中,作战态势通过多个属性进行描述,这使得强化学习过程将面临一个高维度的问题空间.传统的空间离散化方法处理高维空间时将对计算资源和存储资源产生极大需求,因此不可用.通过构造一个基于高斯径向基函数的拟合网络解决了这个问题,大大减少了对资源的需求以及强化学习周期,并最终产生了合理的机动策略.模型的有效性和自适应性通过一对一的空战仿真进行了验证,产生的交战轨迹与人类飞行员产生的交战轨迹类似.

     

  • [1] 尹全军.基于多Agent的计算机生成兵力建模与仿真 .长沙:国防科学技术大学机电工程与自动化学院,2005 Yin Quanjun.Modeling and simulation of computer generated forces based on multi-agent .Changsha:College of Mechanical Engineering and Automation,National University of Defense Technology,2005(in Chinese) [2] 张汝波.强化学习理论及应用[M].哈尔滨:哈尔滨工程大学出版社,2001 Zhang Rubo.Reinforcement learning theory and application[M].Harbin: Harbin Engineering University Press,2001(in Chinese) [3] Howard R A.Dynamic programming and markov processes[M].Cambridge: MIT Press,1960 [4] Sutton R S,Barto A G.Time derivative models of pavlovian reinforcement,learning and computational neuroscience: foundations of adaptive networks[M].Cambridge: MIT Press,1990:497-537 [5] Baron Sheldon,Kelinman D L,Serben Saul.A study of the markov game approach to tactical maneuvering problems .NASA CR-1979,1972 [6] Moore A W,Atkeson C G.The parti-game algorithm for variable resolution reinforcement learning in multidimensional state-spaces [J].Machine Learning,1995,21(3):199-233 [7] Park J,Sandberg I W.Universal approximation using radial-basis function network [J].Neural Computation,1991(3):246-257 [8] Schaal S,Atkeson C G.From isolation to cooperation: an alternative view of a system of experts //Touretzky D S,Hasselmo M E.Advances in Neural Information Processing Systems 8.MA: MIT Press,1996: 605-611 [9] 高浩,朱培申,高正红.高等飞行动力学[M].北京:国防工业出版社,2004:26-91 Gao Hao,Zhu Peishen,Gao Zhenghong.The advanced flight dynamics[M].Beijing: National Defense Industry Press,2004:26-91(in Chinese) [10] Virtanen K,Raivio T,Hmlinen R P.A decision analytic simulation approach to flight simulation .Helsinki:System Analysis Laboratory,2007 .http://www.sal.tkk.fi/Opinnot/Mat-2.108/ pdf-files/ eham02.pdf [11] Kaebling L P,Littman M L,Moore A W.Reinforcement: a survey [J].Journal of Artificial Intelligence Research,1996(4):237-285
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-03-26
  • 网络出版日期:  2010-04-30

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