作者
夏绍丰
文章摘要
就无人集群作战面临大规模、强协同、高动态的反制问题，又考虑到传统杀伤链结构固化、响应慢、抗毁性差的不足之处，提出了一种基于强化学习的反集群杀伤网动态重构策略。首先整理出反集群作战和杀伤网重构的主要需求，分析目前静态组网和常规动态调度方法存在的不足，然后建立反集群杀伤网马尔可夫决策模型，确定状态空间、动作空间以及奖励函数的设计思路，将多智能体强化学习算法应用于节点资源的自动分配和链路的动态重组，最后通过仿真实验来比较不同的策略在集群拦截效率、资源利用率、体系抗毁性等各方面的优劣。
文章关键词
强化学习；反集群作战；杀伤网；动态重构；智能决策
参考文献
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