基于DQN的反舰导弹火力分配方法研究

论文摘要

反舰导弹作为海上作战的主战武器,由于其精度高、射程远、威力大等特性长期以来一直被当作舰艇编队的主要防御对象。针对反舰导弹打击舰艇编队的火力分配问题,我们提出了一种基于深度Q值网络求解反舰导弹火力分配策略的算法。不同于现有的基于领域知识的方法,深度Q值网络无需依赖任何先验信息,就能够通过与模拟器的交互自动求解最佳的攻击策略。该算法使用深度神经网络拟合Q值函数,解决了传统强化学习中的状态空间过大无法遍历的问题。实验结果表明,在各种不同的舰队防御配置下,深度Q值网络求解得到的攻击策略均获得了最佳的毁伤效果。

论文目录

• 0 引言
• 1 反舰导弹突防模型
•   1.1 舰艇编队阵型设定
•   1.2 舰艇编队毁伤概率模型
•     1) 可靠飞行及目标捕获流程
•     2) 各类干扰流程
•     3) 防空导弹拦截
•     4) 密集阵拦截
• 2 基于深度Q值网络的反舰导弹火力分配
•   2.1 强化学习
•   2.2 马尔可夫决策过程
•   2.3 Q值学习算法
•   2.4 深度Q值网络
•   2.5 训练参数
• 3 仿真验证
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 阎栋,苏航,朱军

关键词: 反舰导弹,目标分配,深度值网络

来源: 导航定位与授时 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 武器工业与军事技术,自动化技术

单位: 清华大学计算机科学与技术系

基金: 国防基础科研计划(JCKY2017204B064)

分类号: TP183;TJ761.14

DOI: 10.19306/j.cnki.2095-8110.2019.05.003

页码: 18-24

总页数: 7

文件大小: 2157K

下载量: 265