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基于Q-学习和行为树的CGF空战行为决策
  • ISSN号:1006-2475
  • 期刊名称:《计算机与现代化》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:海军航空工程学院信息融合研究所,山东烟台264001
  • 相关基金:国家自然科学基金重大研究计划(91538201);泰山学者专项基金资助项目(ts201511020)
中文摘要:

空战行为决策的智能性是学术界关注的重要问题之一。提出一种基于Q-学习和行为树的CGF空战行为决策方法。通过构建CGF空战行为树模型,实现CGF智能行为;通过在行为树上的Q-学习,使CGF具有不断进化的能力。仿真结果表明,该算法在与传统算法对抗中,性能优势明显且学习能力较强。

英文摘要:

The intelligence of air bat strategies is one of the important problems. A new method for air bat strategies of CGF was proposed based on Q-learning and behavior tree. The intelligence of CGF was formed through establishing behavior tree. And through Q-learning on behavior tree, the evolutionary ability was gained for CGF. Simulation shows that the method performs bet- ter and with a stronger learning ability when it combats with traditional algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机与现代化》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:江西省科学技术厅
  • 主办单位:江西省计算机学会 江西省计算技术研究所
  • 主编:刘波平
  • 地址:南昌市西湖区井冈山大道1416号8楼
  • 邮编:330003
  • 邮箱:jgsdd@163.com
  • 电话:0791-86490996
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2475
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1137/TP
  • 邮发代号:44-121
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊 中国科技论文统计源期刊 江西省...
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:14808