基于强化学习的无人坦克对战仿真研究_徐志雄

资 源 简 介

基于强化学习的无人坦克对战仿真研究_徐志雄

详 情 说 明

本文探讨了基于强化学习的无人坦克对战仿真研究，主要聚焦于如何通过算法训练实现自主作战决策能力。研究背景源于现代军事智能化需求，通过构建虚拟战场环境来验证强化学习模型的有效性。

核心思路采用深度Q网络（DQN）作为基础框架，通过奖励函数设计解决坦克对战中的多目标优化问题。仿真系统包含三个关键模块：环境感知单元实时处理雷达数据，决策模块基于Q值选择进攻/防守策略，运动控制模块实现动态路径规划。

实验部分对比了不同算法在命中率、生存时间等指标的差异，结果表明：1）结合优先经验回放的Double DQN能有效克服传统Q学习的过估计问题；2）引入LSTM网络处理时序信息可提升复杂地形下的战术预判能力。

该研究为无人装备的自主作战提供新思路，未来可扩展方向包括多智能体协同训练、混合现实仿真验证等。需要指出的是，当前仿真环境与真实战场仍存在动力学差异，后续需通过迁移学习进一步优化。