| 用于巡航導彈突防航跡規(guī)劃的改進深度強化學習算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：609 K | |
| 標簽： 巡航導彈 DDPG算法 突防策略 | |
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| 文檔介紹：為了解決巡航導彈面臨動態(tài)預警機雷達威脅下的突防航跡規(guī)劃問題，提出一種改進深度強化學習智能航跡規(guī)劃方法。針對巡航導彈面對預警威脅的突防任務，構(gòu)建了典型的作戰(zhàn)場景，給出了預警機雷達探測概率的預測公式，在此基礎上設計了一種引入動態(tài)預警威脅的獎勵函數(shù)，使用深度確定性策略梯度網(wǎng)絡算法(Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG)探究巡航導彈智能突防問題。針對傳統(tǒng)DDPG算法中探索噪聲時序不相關(guān)探索能力差的問題，引入了奧恩斯坦-烏倫貝克噪聲，提高了算法的訓練效率。計算結(jié)果表明，改進的DDPG算法訓練收斂時間更短。 | |
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