基于深度强化学习算法的火力-目标分配方法

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李伟光，陈栋.

基于深度强化学习算法的火力-目标分配方法

.指挥控制与仿真，2024，46（3）：62-69.

LI W G，CHEN D.

Firepower-target assignment method based on deep reinforcement learning algorithm

.Command Control & Simulation，2024，46（3）：62-69.

摘  要：针对火力-目标分配问题解空间较大、离散、非线性等特点，提出了一种基于DQN的深度强化学习算法，通过将6层全连接前馈神经网络与Q-learning算法相结合，充分发挥了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，通过模型性能测试对比，该方法拟合能力较强、收敛速度较快、方差抖动性较小，并通过实际作战场景对算法进行了验证，所得的分配结果符合作战期望，可为指挥员火力打击分配问题决策提供一定参考。（剩余11303字）