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摘 要:针对近距空战对抗中无人机机动决策问题, 本文基于深度Q网络(DQN)算法的框架, 对强化学习奖励函数设计以及超参数的选择问题进行了研究。 对于强化学习中的稀疏奖励问题, 采用综合角度、 距离、 高度和速度等空战因素的辅助奖励, 能够精确描述空战任务, 正确引导智能体的学习方向。 同时, 针对应用强化学习超参数选择问题, 探究了学习率、 网络节点数和网络层数对决策系统的影响, 并给出较好的参数选择范围, 为后续研究参数选择提供参考。(剩余13050字)
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基于深度Q网络的近距空战智能机动决策研究
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