基于Q-学习和行为树的CGF空战行为决策

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2017.05.007

计算机与现代化

基于Q-学习和行为树的CGF空战行为决策

海军航空工程学院信息融合研究所,山东烟台264001

收稿日期:2017-01-20 出版日期:2017-05-26 发布日期:2017-05-31
作者简介: 方君（1979-），男，安徽怀宁人，海军航空工程学院信息融合研究所讲师，硕士，研究方向：作战仿真，飞行仿真。
基金资助:
国家自然科学基金重大研究计划（91538201）; 泰山学者专项基金资助项目（ts201511020）

Air Bat Strategies of CGF Based on Q-learning and Behavior Tree

Institute of Information Fusion, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China

Received:2017-01-20 Online:2017-05-26 Published:2017-05-31

摘要/Abstract

摘要： 空战行为决策的智能性是学术界关注的重要问题之一。提出一种基于Q-学习和行为树的CGF空战行为决策方法。通过构建CGF空战行为树模型，实现CGF智能行为；通过在行为树上的Q-学习，使CGF具有不断进化的能力。仿真结果表明，该算法在与传统算法对抗中，性能优势明显且学习能力较强。

关键词: 空战决策, 人工智能, 行为树, Q-学习

Abstract: The intelligence of air bat strategies is one of the important problems. A new method for air bat strategies of CGF was proposed based on Q-learning and behavior tree. The intelligence of CGF was formed through establishing behavior tree. And through Q-learning on behavior tree, the evolutionary ability was gained for CGF. Simulation shows that the method performs better and with a stronger learning ability when it combats with traditional algorithm.

Key words: air bat strategies, artificial intelligence, behavior tree, Q-learning

方君，闫文君，邓向阳，凌青. 基于Q-学习和行为树的CGF空战行为决策[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.05.007.

FANG Jun,YAN Wen-jun, DENG Xiang-yang, LING Qing. Air Bat Strategies of CGF Based on Q-learning and Behavior Tree[J]. Computer and Modernization, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.05.007.

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