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基于近似动态规划(approximate dynamic programming, ADP)对空战飞行器隐蔽接敌决策问题进行研究。基于作战飞行器的战术使用原则,提出了隐蔽接敌过程中的优势区域与暴露区域;构建了基于马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP)的隐蔽接敌策略的强化学习方法;通过态势得分函数对非连续的即时收益函数进行修正,给出了基于ADP方法的策略学习与策...
基于近似动态规划(approximate dynamic programming, ADP)对空战飞行器隐蔽接敌决策问题进行研究。基于作战飞行器的战术使用原则,提出了隐蔽接敌过程中的优势区域与暴露区域;构建了基于马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP)的隐蔽接敌策略的强化学习方法;通过态势得分函数对非连续的即时收益函数进行修正,给出了基于ADP方法的策略学习与策...
为降低马尔可夫决策模型生成MAS协作策略的复杂度,减少协作通信量,在无线传感器网络中利用agent状态之间存在的条件独立性与上下文独立性关系提出了一种新的优化方法。方法通过分解并优化SPI算法生成的策略树,使得MAS中处于独立状态的agent可以分布独立运行,只有在需要同其他agent协商时才进行通信。并在协作中采用Q分解机制实现共享资源的分配,减少资源使用冲突,获取更大奖励。使用STATLOGO...

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