人工智能-强化学习-基于强化学习的空战对抗
基于强化学习的空战对抗
利用值函数逼近网络设计无人机空战自主决策系统，采用epsilon贪婪策略，三层网络结构。 其中包含了无人机作为质点时的运动模型和动力学模型的建模。 由于无人机作战的动作是连续并且复杂的，本项目仅考虑俯仰角gamma(又叫航倾角)和航向角pusin的变化，并且离散的规定每次变化的幅度为10度，假定速度v为恒定值。根据飞机的运动模型，由俯仰角、航向角和速度可以推算出飞机位置的改变，即x,y,z三个方向的速度分量，在每一步中，根据这些分量变化位置position信息，posintion中的三个值为x,y,z坐标，是东北天坐标系下的坐标值。从坐标信息和角度信息以及速度信息，可以计算出两个飞机的相对作战态势state。 在上文中提到，我们的动作是仅对俯仰角和航向角进行改变，即增大，减少和不变，故两个角度的变化组合一共有3×3=9种动作。在每个态势下，都有9种动作可以选择，将这个态势下的9种动作将会产生的新的态势，作为网络的输入，网络的输出是9个数字，代表每个动作的值函数。 由于是无监督学习，故我们需要利用值函数的Bellman公式生成标签。本文利用时间差分思想，（时间差
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