公开(公告)号：CN112221149A

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN202011051742.9

申请日：2020-09-29

Applicant: 中北大学

Inventor： 况立群 ,  冯利 ,  熊风光 ,  韩燮 ,  李思远

IPC: A63F13/60 ,  A63F13/822 ,  G06N3/04 ,  G09B9/00

Abstract: 本发明属于计算机仿真领域，具体涉及一种基于深度强化学习的炮兵连智能作战演练系统。该系统包括包括任务管理模块、算法决策模块和可视化演示模块。针对强化学习、矩阵对策、影响图对策、遗传算法和遗传模糊树等方法存在的“维度灾难”、“人类主观性影响”、“规则漏洞”等问题，本发明采用深度强化学习算法，通过其与环境的交互对神经网络进行训练，避免了人类主观影响；不需要经典样本案例；通采用深度神经网络避免“维度灾难”问题。本发明在炮兵连军事演练中战术研究、火力打击、装备性能评估等领域具备广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN112221149B

公开(公告)日：2022-07-19

申请号：CN202011051742.9

申请日：2020-09-29

Applicant: 中北大学

Inventor： 况立群 ,  冯利 ,  熊风光 ,  韩燮 ,  李思远

IPC: A63F13/60 ,  A63F13/822 ,  G06N3/04 ,  G09B9/00

Abstract: 本发明属于计算机仿真领域，具体涉及一种基于深度强化学习的炮兵连智能作战演练系统。该系统包括包括任务管理模块、算法决策模块和可视化演示模块。针对强化学习、矩阵对策、影响图对策、遗传算法和遗传模糊树等方法存在的“维度灾难”、“人类主观性影响”、“规则漏洞”等问题，本发明采用深度强化学习算法，通过其与环境的交互对神经网络进行训练，避免了人类主观影响；不需要经典样本案例；通采用深度神经网络避免“维度灾难”问题。本发明在炮兵连军事演练中战术研究、火力打击、装备性能评估等领域具备广泛的应用前景。