基于分配策略優(yōu)化算法的智能防空任務分配

摘要： 針對分配策略最優(yōu)算法在大規(guī)模場景中求解速度不足的問題，基于馬爾可夫決策過程，將深度強化學習與其相結合，將大規(guī)模防空任務分配問題進行智能化求解。根據大規(guī)模防空作戰(zhàn)特點，利用馬爾可夫決策過程對智能體進行建模，構建數字戰(zhàn)場仿真環(huán)境；設計防空任務分配智能體，通過近端策略優(yōu)化算法，在數字戰(zhàn)場仿真環(huán)境中進行訓練。以大規(guī)模防空對抗任務為例，驗證了該方法的可行性和優(yōu)越性。