基于深度强化学习的作战辅助决策研究数据派THU共 325字，需浏览 1分钟 ·2022-06-12 02:25 来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟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。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 浏览 14点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 【深度学习】深度学习的发展方向： 深度强化学习！机器学习初学者0深度学习的发展方向： 深度强化学习！小白学视觉0深度学习的发展方向： 深度强化学习！Datawhale0基于自适应策略转移的深度强化学习小白学视觉0综述：基于深度强化学习的自动驾驶算法新机器视觉0【强化学习】深度强化学习入门介绍机器学习初学者0深度学习，强化学习 ，迁移学习数据科学与人工智能0基于深度学习的视觉三维重建研究总结小白学视觉0TensorLayer基于TensorFlow的新型深度学习和强化学习库TensorLayer是一个基于TensorFlow的新型深度学习和强化学习库，专为研究人员和工程师基于深度学习的视觉三维重建研究总结新机器视觉0点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报
