基于深度Q網絡的近距空戰(zhàn)智能機動決策研究

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摘 要：針對近距空戰(zhàn)對抗中無人機機動決策問題， 本文基于深度Q網絡（DQN）算法的框架， 對強化學習獎勵函數(shù)設計以及超參數(shù)的選擇問題進行了研究。 對于強化學習中的稀疏獎勵問題， 采用綜合角度、 距離、 高度和速度等空戰(zhàn)因素的輔助獎勵， 能夠精確描述空戰(zhàn)任務， 正確引導智能體的學習方向。 同時， 針對應用強化學習超參數(shù)選擇問題， 探究了學習率、 網絡節(jié)點數(shù)和網絡層數(shù)對決策系統(tǒng)的影響， 并給出較好的參數(shù)選擇范圍， 為后續(xù)研究參數(shù)選擇提供參考。（剩余13050字）