作战Agent学习算法研究进展
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1.DNA;2.大连舰艇学院

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Research Progress on Learning Algorithm of Combat Agent
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    摘要:

    针对作战Agent适应性问题,梳理遗传算法、强化学习、神经网络等方法在实现作战Agent适应性方面的成果,总结每种方法的特点;介绍深度强化学习方法在实现作战Agent适应性方面的应用情况,讨论深度强化学习在该方面应用的发展趋势和研究重点。该研究可为后续相关研究提供参考。

    Abstract:

    Aiming at the adaptability of combat agent, this paper presents the achievements of genetic algorithm, reinforcement learning and neural network in realizing the adaptability of combat agent, and summarizes the characteristics of each method; This paper introduces the application of deep reinforcement learning method in realizing the adaptability of combat agent, and discusses the development trend and research focus of the application of deep reinforcement learning in this field. This study can provide reference for subsequent related research.

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  • 收稿日期:2022-03-27
  • 最后修改日期:2022-05-17
  • 录用日期:2022-04-08
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