面对瞬息万变的战场,如何有效地利用智能化技术实现计算机辅助决策,已经成为制约作战指挥控制技术发展的瓶颈。通过深入分析作战决策制定过程,将其转化为一个序列多步决策问题,使用深度学习方法提取包含指挥员情绪、行为和战法演变过程决策状态在内的战场特征向量,基于强化学习方法对策略状态行动空间进行搜索并对决策状态进行评估,直到获得最佳的行动决策序列,旨在实现未来战场“机脑对人脑”的博弈优势。

http://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/Y2018/V1/I1/31#1

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深度强化学习 (DRL) 是一种使用深度学习技术扩展传统强化学习方法的一种机器学习方法。 传统强化学习方法的主要任务是使得主体根据从环境中获得的奖赏能够学习到最大化奖赏的行为。然而,传统无模型强化学习方法需要使用函数逼近技术使得主体能够学习出值函数或者策略。在这种情况下,深度学习强大的函数逼近能力自然成为了替代人工指定特征的最好手段并为性能更好的端到端学习的实现提供了可能。
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