期刊信息
 

刊名:智能城市
曾用名:现代生活用品
主办:辽宁省科学技术情报研究所
主管:辽宁省科学技术厅
ISSN:2096-1936
CN:21-1602/N
语言:中文
周期:半月刊
影响因子:0
被引频次:9440
数据库收录:
国家哲学社会科学学术期刊数据库;期刊分类:自科综合
期刊热词:
施工技术,建筑工程,城市,高速公路,建筑,施工管理,水利工程,智慧城市,建筑设计,大数据,施工技术,建筑工程,施工管理,大数据,城市,公路工程,物联网,城市轨道交通,BIM技术,人工智能,智慧城市,智能建筑,BIM技术,城市,BIM,城市建设,物联网,智能化,智能设计,城市规划,

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武器工业与军事技术论文_基于SAC算法的作战仿

来源:智能城市 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-08-25 11:52

【作者】网站采编

【关键词】

【摘要】文章摘要:[目的]现有作战推演仿真系统主要基于作战规则和经验知识作决策,但存在应用场景有限、效率低、灵活性差等问题。为此,提出了一种基于深度强化学习(DRL)技术的智能决策

文章摘要:[目的]现有作战推演仿真系统主要基于作战规则和经验知识作决策,但存在应用场景有限、效率低、灵活性差等问题。为此,提出了一种基于深度强化学习(DRL)技术的智能决策模型。[方法]首先,建立仿真推演的最大熵马尔科夫决策过程(MDP);然后,以actor-critic (AC)体系为基础构建智能体训练网络,生成随机化策略以提高智能体的探索能力,利用软策略迭代更新的方法搜索更优策略,不断提高智能体的决策水平;最后,在仿真推演平台上对决策模型进行验证。[结果]结果表明,利用改进SAC决策算法训练的智能体能够实现自主决策,且与深度确定性策略梯度(DDPG)算法相比,获胜概率约提高了24.53%。[结论]所提出的决策模型设计方案可以为智能决策技术研究提供理论参考,对作战仿真推演具有重要借鉴意义。

文章关键词:作战推演,自主决策,深度强化学习,软策略迭代,最大熵,

论文作者:王兴众 王敏 罗威 

作者单位:中国舰船研究设计中心 

论文DOI: 10.19693/j.issn.1673-3185.02099

论文分类号: E91

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文章来源:《智能城市》 网址: http://www.zncszz.cn/qikandaodu/2021/0825/1813.html

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