高昂，董志明，葉紅兵，宋敬華，郭齊勝

(1.陸軍裝甲兵學(xué)院 演訓(xùn)中心，北京 100072；2.湘南學(xué)院，湖南 郴州 423099)

0 引言

按照全域機(jī)動(dòng)，全域力量投送，創(chuàng)造領(lǐng)域優(yōu)勢，確保行動(dòng)自由的“多域戰(zhàn)”作戰(zhàn)理念，巡飛彈這種飛航式智能彈藥成為軍事領(lǐng)域的重要發(fā)展方向[1-3]。巡飛彈如何在動(dòng)態(tài)對(duì)抗環(huán)境中有效規(guī)避威脅、提高生存力是其執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)成功與否的關(guān)鍵[4-5]。目前，巡飛彈航跡規(guī)劃方法主要分為基于知識(shí)、推理、規(guī)劃，仿生優(yōu)化，學(xué)習(xí)3類方法[6]。第1類方法缺乏探索及發(fā)現(xiàn)框架之外新知識(shí)能力；第2類方法適用于求解旅行商這類靜態(tài)環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題，難以應(yīng)用于動(dòng)態(tài)對(duì)抗、決策實(shí)時(shí)性要求較高的環(huán)境；深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DRL)屬于第3類方法，DRL可以突破專家先驗(yàn)知識(shí)的限制，直接從高維戰(zhàn)場空間中感知信息，并通過與環(huán)境不斷交互優(yōu)化模型。目前，采用DRL方法進(jìn)行飛行器航跡規(guī)劃的工作并不多。文獻(xiàn)[7]在航跡終端約束條件下，基于DRL實(shí)現(xiàn)無人機(jī)從終端附近任意位置向目標(biāo)點(diǎn)自主機(jī)動(dòng)；文獻(xiàn)[8]在城市環(huán)境中，基于DRL實(shí)現(xiàn)無人機(jī)從靜態(tài)障礙物中通過，并到達(dá)指定目標(biāo)區(qū)域。盡管飛行器控制在自主化方面已經(jīng)取得了一定進(jìn)展，但上述方法仍需要在更復(fù)雜的環(huán)境下進(jìn)行進(jìn)一步測試，例如動(dòng)態(tài)環(huán)境中的航跡規(guī)劃對(duì)飛行器來說仍然具有挑戰(zhàn)性。本文考慮了存在潛在敵人威脅條件下，飛行器自主航跡規(guī)劃問題，其難點(diǎn)在于飛行器在完成任務(wù)之前，并不知道威脅的數(shù)量、位置、策略，因此，必須學(xué)習(xí)一個(gè)合適的策略來對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境做出反應(yīng)。具體來說，假設(shè)敵人的地空導(dǎo)彈雷達(dá)能夠探測到一定范圍內(nèi)的巡飛彈，并能夠影響巡飛彈在一定空間內(nèi)的生存概率，因此巡飛彈必須學(xué)會(huì)在保證其自身不被摧毀的前提下完成突防任務(wù)。

1 基于馬爾可夫決策過程的巡飛彈突防控制決策模型

巡飛彈的作戰(zhàn)運(yùn)用方式為，當(dāng)其收到控制平臺(tái)發(fā)出的敵目標(biāo)信息后，會(huì)繞過威脅區(qū)域，選擇高效飛行搜尋路線，對(duì)固定目標(biāo)實(shí)施打擊。本節(jié)將巡飛彈機(jī)動(dòng)突防建模為馬爾可夫決策過程(MDP)，建立巡飛彈飛行運(yùn)動(dòng)模型，設(shè)計(jì)巡飛彈狀態(tài)空間、動(dòng)作空間、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。MDP可由元組(S,A,P,R,γ)描述，S表示有限狀態(tài)集；A表示有限動(dòng)作集；P=P(st+1|st,a)表示狀態(tài)st下，采取動(dòng)作a后，轉(zhuǎn)移到下一狀態(tài)st+1的概率，t為仿真時(shí)間；巡飛彈在與環(huán)境交互過程中，在每個(gè)時(shí)間步長內(nèi)，根據(jù)狀態(tài)st執(zhí)行動(dòng)作a，通過與環(huán)境交互，生成下一時(shí)間步長的狀態(tài)st+1；R(s,a)表示狀態(tài)s下采取動(dòng)作a獲得的累積獎(jiǎng)勵(lì)，r(s,a)表示狀態(tài)s下采取動(dòng)作a獲得的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)；γ為折扣因子，用來計(jì)算累積獎(jiǎng)勵(lì)E.定義狀態(tài)值函數(shù)vπ(s)和狀態(tài)- 行為值函數(shù)qπ(s,a)分別如(1)式和(2)式。

(1)

式中：k為仿真時(shí)間間隔；vπ(s)能夠衡量策略π下狀態(tài)s有多好。相應(yīng)地，狀態(tài)- 行為值函數(shù)定義為

(2)

由上述可以看出，qπ(s,a)衡量的是采用策略π時(shí)，在狀態(tài)s下采取動(dòng)作a有多好。

1.1 巡飛彈飛行運(yùn)動(dòng)模型

巡飛彈的空間質(zhì)心運(yùn)動(dòng)采用3自由度質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)模型[9-10]，假設(shè)巡飛彈發(fā)動(dòng)機(jī)推力和速度方向一致，采用北東地大地坐標(biāo)系，建立巡飛彈質(zhì)點(diǎn)動(dòng)力學(xué)運(yùn)動(dòng)模型fm(t)如(3)式所示，系統(tǒng)轉(zhuǎn)移概率P(·|s,a)=1.

(3)

式中：x、y、z表示大地坐標(biāo)系下坐標(biāo)分量；v表示速度矢量；vx、vy、vz分別表示巡飛彈在x軸、y軸、z軸3個(gè)方向的分量速度；g表示重力加速度；β、φ、φ分別表示航跡傾角、航向角、滾轉(zhuǎn)角；nx、nz分別表示巡飛彈切向過載和法向過載。

假設(shè)巡飛彈在Oxy平面以固定速度v高速突防，則控制巡飛彈航跡傾角β=0°，滾轉(zhuǎn)角φ=0°，運(yùn)動(dòng)模型簡化為

(4)

圖1 巡飛彈飛行航跡示意圖Fig.1 Schematic diagram of flight path of loitering munition

1.2 狀態(tài)空間設(shè)計(jì)

(5)

式中：α=x(t)-xg，β=y(t)-yg；xg、yg分別為目標(biāo)區(qū)域中心點(diǎn)的經(jīng)度、緯度坐標(biāo)。

1.3 動(dòng)作空間設(shè)計(jì)

根據(jù)巡飛彈飛行運(yùn)動(dòng)模型控制量的定義，飛行動(dòng)作空間定義如 (6) 式所示。

Af={Δφ},Δφ=φ(t)-φ(t-1),
-φmax<Δφ<φmax，

(6)

式中：Δφ表示兩個(gè)相鄰仿真時(shí)間步長間航向角的改變量。設(shè)置巡飛彈作戰(zhàn)條令與交戰(zhàn)規(guī)則如圖2所示，主要為巡飛彈可接戰(zhàn)臨機(jī)出現(xiàn)目標(biāo)，武器控制狀態(tài)為對(duì)地自由開火，即發(fā)現(xiàn)目標(biāo)即摧毀，開火動(dòng)作不受算法控制。

圖2 巡飛彈作戰(zhàn)條令與交戰(zhàn)規(guī)則設(shè)置Fig.2 Doctrine and engagement rules of loitering munition

1.4 獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)

巡飛彈的突防目的是機(jī)動(dòng)到目標(biāo)地域執(zhí)行任務(wù)，設(shè)巡飛彈完成突防控制任務(wù)的條件，如(7)式所示。

(7)

式中：在巡飛彈初始發(fā)射時(shí)刻，t=0 s，t為離散值，以1 s為1個(gè)仿真時(shí)間步長；maxt為每輪訓(xùn)練最大仿真時(shí)間；d(t)表示t時(shí)刻，巡飛彈與目標(biāo)區(qū)域中心位置AT的距離；l表示巡飛彈的探測半徑。目標(biāo)區(qū)域的范圍是以目標(biāo)點(diǎn)AT為圓心，以l為半徑的圓形區(qū)域，如圖3所示。根據(jù)巡飛彈突防控制任務(wù)完成的條件，設(shè)計(jì)巡飛彈突防控制評(píng)價(jià)函數(shù)，如(8)式所示。

圖3 巡飛彈突防場景幾何關(guān)系示意圖Fig.3 Schematic diagram of geometric relationship of loitering munition penetration scene

(8)

(9)

2 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的巡飛彈突防控制決策模型求解

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是在給定的MDP中尋找最優(yōu)策略π*(a|s)=P(at=a|st=s)的過程。DRL主要是在給出狀態(tài)s和qπ(s,a)，或s和vπ(s)的值后，可以借助深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)較強(qiáng)的擬合能力，通過模型實(shí)現(xiàn)s→qπ(s,a)或s→vπ(s,a)的映射關(guān)系。

2.1 基于演員- 評(píng)論家的巡飛彈突防決策框架

DRL基本可分為基于策略梯度(PG)與基于值函數(shù)兩類，基于PG的DRL夠直接優(yōu)化策略的期望總獎(jiǎng)勵(lì)值并在策略空間搜索最優(yōu)策略，適用范圍更廣[12-13]，因此，本節(jié)基于PG設(shè)計(jì)算法框架。

圖4 巡飛彈決策網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.4 Network structure of loitering munition penetration decision

巡飛彈在戰(zhàn)場環(huán)境中的狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)值探索軌跡τ可描述為

τ={s1,a1,r1,s2,a2,r2,…,st,at,rt,st+1,
at+1,rt+1,…,sT,aT,rT}，

式中：st、at、tt分別為仿真時(shí)間，巡飛彈的狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)值；t=1,2,3,…,T，T為仿真終止時(shí)間。

如圖5所示，τ發(fā)生的概率為

圖5 巡飛彈探索軌跡示意圖Fig.5 Schematic diagram of loitering munition exploration trajectory

(10)

因此，在巡飛彈的突防策略為π情況下，所能獲得的期望獎(jiǎng)勵(lì)為

(11)

本節(jié)期望通過調(diào)整巡飛彈的突防策略π，使得期望獎(jiǎng)勵(lì)最大，于是對(duì)期望函數(shù)使用梯度提升方法更新巡飛彈策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θ，求解過程如下：

(12)

式中：N表示仿真的最大經(jīng)驗(yàn)序列數(shù)；Tn表示第n經(jīng)驗(yàn)序列的仿真終止時(shí)間。

利用該梯度調(diào)整策略參數(shù)θ，如 (13) 式：

(13)

式中：η為學(xué)習(xí)率。

(14)

因此，采用Q函數(shù)來估算R的期望值，同時(shí)，創(chuàng)建一個(gè)評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)來計(jì)算Q函數(shù)值。為提升巡飛彈突防學(xué)習(xí)效率，設(shè)計(jì)巡飛彈評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖6所示，輸入層為t時(shí)刻巡飛彈狀態(tài)空間、動(dòng)作值，輸出為Q函數(shù)值。

圖6 巡飛彈評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.6 Network structure of loitering munition evaluation

此時(shí)，巡飛彈策略網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)梯度變?yōu)?/p>

(15)

巡飛彈評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)估計(jì)的Q值和實(shí)際Q值的平方誤差進(jìn)行更新，對(duì)評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)來說，其損失值為

(16)

設(shè)計(jì)巡飛彈突防控制決策算法框架設(shè)計(jì)如圖7所示。

圖7 巡飛彈突防控制決策算法框架Fig.7 Algorithm framework of loitering munition penetration control

以上為基于演員- 評(píng)論家(AC)的DRL框架建模，屬于PG方法類，但可以進(jìn)行單步更新，比傳統(tǒng)PG效率更高。

2.2 基于深度確定性策略梯度的巡飛彈突防控制決策求解

深度確定性策略梯度(DDPG)是AC框架下的算法[14]，但融合了DQN的優(yōu)勢，提高了AC的穩(wěn)定性、收斂性，其流程示意圖8[15]所示。圖8中：s′、a′分別表示更新后的狀態(tài)值、動(dòng)作值。

圖8 DDPG算法流程圖Fig.8 Flow chart of DDPG algorithm

根據(jù)上述流程，基于DDPG的巡飛彈突防控制決策算法訓(xùn)練流程如表1所示。

表1 巡飛彈突防控制決策算法訓(xùn)練流程Tab.1 Training process of loitering munition penetration control algorithm

巡飛彈突防控制決策算法流程訓(xùn)練完畢后，得到最優(yōu)決策網(wǎng)絡(luò)μ(s|θμ)，直接使用μ(s|θμ)輸出作為決策結(jié)果，即a=μ(s|θμ)，s∈S.

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析

圖9所示為巡飛彈突防敵地空導(dǎo)彈防御陣地，到某地域?qū)嵤皵厥住毙袆?dòng)仿真實(shí)驗(yàn)。

圖9 巡飛彈突防想定示意圖Fig.9 Schematic diagram of loitering munition penetration scenario

3.1 實(shí)驗(yàn)場景及武器性能參數(shù)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)場景主要對(duì)巡飛彈及3個(gè)地空導(dǎo)彈陣地的初始位置，以及與巡飛彈突防相關(guān)的紅方和藍(lán)方主要武器性能參數(shù)進(jìn)行了設(shè)置。由表2可知：地空導(dǎo)彈的火力射程為6.0～7.6 km，巡飛彈的飛行高度為3.658 km，當(dāng)巡飛彈進(jìn)入地空導(dǎo)彈火力范圍時(shí)，即進(jìn)入威脅區(qū)域；巡飛彈的偵察距離為10 km，地空導(dǎo)彈的火力范圍為10 km，當(dāng)巡飛彈距地空導(dǎo)彈陣地發(fā)射點(diǎn)10 km時(shí)，會(huì)相互探測到對(duì)方的位置坐標(biāo)。導(dǎo)彈的爬升速度為323 m/s，爬升至巡飛彈的飛行高度需要約11.3 s時(shí)間，此時(shí)，巡飛彈以250 km/h速度可機(jī)動(dòng)約785 m. 由于導(dǎo)彈的巡航速度為2 185 km/h，遠(yuǎn)大于巡飛彈的機(jī)動(dòng)速度，因此，在導(dǎo)彈爬升至巡飛彈飛行高度前，巡飛彈如果沒有規(guī)避到地空導(dǎo)彈陣地火力范圍以外，就會(huì)面臨被摧毀的危險(xiǎn)；目標(biāo)區(qū)域設(shè)置為：以目標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo)為圓心，巡飛彈偵察距離為半徑圓形區(qū)域，是因?yàn)檫@里假定巡飛彈進(jìn)入該區(qū)域，即可在一定探測時(shí)間發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，并自動(dòng)鎖定將其摧毀。

表2 實(shí)驗(yàn)場景及主要武器性能參數(shù)設(shè)置表Tab.2 Experimental scene and weapon performance parameter setting

3.2 仿真流程及參數(shù)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)軟件環(huán)境：ubuntu18.04+pytorch. 硬件環(huán)境：Intel core i7+GeForce GTX 1060Ti+64G. actor、critic神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別采用2層、3層隱藏層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱藏單元數(shù)分別為(256，128)、(256，128，64)，并使用relu激活函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)主要超參數(shù)設(shè)置：actor、critic網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率η=0.001，折扣因子Γ=0.99，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新系數(shù)τ=0.001，經(jīng)驗(yàn)回放池容量D=100 000，當(dāng)經(jīng)驗(yàn)回放池?cái)?shù)據(jù)達(dá)到scale=10 000規(guī)模時(shí)，開始采用更新策略網(wǎng)絡(luò)，采樣數(shù)據(jù)規(guī)模batchsize=1 000，探索噪聲ε=0.2.

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

圖10 訓(xùn)練數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖Fig.10 Statistical graph of training data

圖11(a)為巡飛彈評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)值曲線，由評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)損失值函數(shù)(16)式可知：橫坐標(biāo)為訓(xùn)練周期；縱坐標(biāo)為目標(biāo)評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)與主評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)對(duì)巡飛彈狀態(tài)- 動(dòng)作值的估計(jì)在每個(gè)訓(xùn)練周期內(nèi)的累積偏差，即損失值。本文以1 s為仿真時(shí)間步長，巡飛彈在每個(gè)時(shí)間步長內(nèi)與環(huán)境交互采集一次數(shù)據(jù)，當(dāng)經(jīng)驗(yàn)回放池?cái)?shù)據(jù)量達(dá)到規(guī)模scale=10 000之后，每batchsize=1 000條經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)根據(jù)(16)式計(jì)算一次損失函數(shù)值，從圖11(a)中可以看出，評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)的損失值隨訓(xùn)練進(jìn)行不斷減小，并趨近于0，這說明評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)對(duì)巡飛彈狀態(tài)- 動(dòng)作的估計(jì)值趨于準(zhǔn)確。圖11(b)為巡飛彈策略網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)變化圖，橫坐標(biāo)為訓(xùn)練周期，縱坐標(biāo)為策略網(wǎng)絡(luò)在每次訓(xùn)練時(shí)目標(biāo)，巡飛彈根據(jù)(21)式更新訓(xùn)練目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。從圖11(b)中可以看出，策略網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)隨訓(xùn)練進(jìn)行，逐漸維持在一個(gè)較小的值，說明巡飛彈突防控制策略在逐步優(yōu)化并趨于穩(wěn)定。

圖11 巡飛彈突防控制決策模型最優(yōu)策略求解過程Fig.11 Process of solving the optimal policy of loitering munition penetration control decision model

統(tǒng)計(jì)巡飛彈每訓(xùn)練M輪的平均獎(jiǎng)勵(lì)值，即

(21)

表3 巡飛彈突防平均獎(jiǎng)勵(lì)值統(tǒng)計(jì)Tab.3 Average reward values of loitering munition penetration

訓(xùn)練完成后，取Ne=3 500的巡飛彈策略模型π3 500進(jìn)行1 000次突防仿真測試，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖12所示。

圖12 巡飛彈突防仿真測試數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Fig.12 Data statistics of penetration simulation test for loitering munition

巡飛彈決策控制模型測試統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示，1 000次突防仿真測試實(shí)驗(yàn)，共成功突防821次，成功率為82.1%，平均決策時(shí)間1.48 ms，滿足巡飛彈控制決策指標(biāo)要求。

表4 決策控制模型測試統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.4 Statistical results of decision control model test

從1 000次突防仿真測試實(shí)驗(yàn)中，選擇3組具有代表性的巡飛彈突防軌跡樣例，如圖13所示。巡飛彈的初始位置在圖13中綠色圓形區(qū)域內(nèi)隨機(jī)初始化，進(jìn)而反應(yīng)訓(xùn)練結(jié)果在該發(fā)射區(qū)域的泛化性能。目標(biāo)區(qū)域?yàn)閳D13中橙色圓形區(qū)域，巡飛彈進(jìn)入該區(qū)域成功摧毀目標(biāo)，即為成功完成突防任務(wù)。圖13中藍(lán)色區(qū)域?yàn)榈乜諏?dǎo)彈威脅區(qū)域，巡飛彈實(shí)施突防任務(wù)時(shí)需要即時(shí)調(diào)整突防路線，避開威脅區(qū)域。從圖13中可以看出有紅、綠、藍(lán)3條不同顏色的巡飛彈突防軌跡，分別記為1號(hào)、2號(hào)、3號(hào)突防路線。

圖13 巡飛彈突防仿真測試軌跡樣例Fig.13 Sample trajectories of loitering munition in penetration simulation test

圖14 巡飛彈突防仿真測試獎(jiǎng)勵(lì)值曲線Fig.14 Reward curves of loitering munition in penetration simulation test

圖15為巡飛彈動(dòng)作控制參數(shù)變化曲線，結(jié)合圖13可知：在1號(hào)突防路線中，巡飛彈在突破威脅區(qū)之前，Δφ>0 rad，并且Δφ逐漸增大，后逐漸減小，實(shí)現(xiàn)向東平穩(wěn)轉(zhuǎn)向；巡飛彈臨近威脅區(qū)域，Δφ減小至0 rad，并且隨著距離的進(jìn)一步臨近，Δφ繼續(xù)減小，實(shí)現(xiàn)向西平穩(wěn)轉(zhuǎn)向，從而在威脅區(qū)西側(cè)邊緣繞過；巡飛彈突破威脅區(qū)域，Δφ逐漸增大至大于0 rad，實(shí)現(xiàn)向東平穩(wěn)轉(zhuǎn)向之后，始終控制航向與任務(wù)方向保持一致，機(jī)動(dòng)至目標(biāo)區(qū)，實(shí)現(xiàn)突防。

圖15 巡飛彈動(dòng)作控制參數(shù)變化曲線Fig.15 Sample diagram of penetration trajectories

在2號(hào)突防路線中，巡飛彈在突破威脅區(qū)前，Δφ>0 rad，進(jìn)而向東機(jī)動(dòng)至臨近威脅區(qū)域，隨后控制航向與任務(wù)方向保持一致；Δφ在沒有大的變動(dòng)情況下，始終朝目標(biāo)區(qū)域方向機(jī)動(dòng)，從防御體系漏洞突破威脅區(qū)，實(shí)現(xiàn)突防。

在3號(hào)突防路線中，Δφ的變動(dòng)范圍較大，特別是在即將進(jìn)入威脅區(qū)時(shí)，Δφ>0 rad持續(xù)增大，后持續(xù)減小至Δφ<0 rad，從而在威脅區(qū)東側(cè)邊緣繞過；在突破威脅區(qū)后，又調(diào)整Δφ，向目標(biāo)區(qū)域機(jī)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)突防。

綜上所述，3組具有代表性的突防仿真樣例中，巡飛彈均能從發(fā)射區(qū)域的任意位置機(jī)動(dòng)至目標(biāo)區(qū)域，并將目標(biāo)摧毀，決策網(wǎng)絡(luò)具有較好的泛化能力，獎(jiǎng)勵(lì)值均層指數(shù)級(jí)增長。由此可以看出，本文所提模型可有效實(shí)現(xiàn)巡飛彈突防控制決策，在一定程度上提高了巡飛彈的自主性。

4 結(jié)論

本文針對(duì)巡飛彈動(dòng)態(tài)突防控制決策問題，采用MDP描述了巡飛彈飛行運(yùn)動(dòng)模型，設(shè)計(jì)了飛行狀態(tài)空間、動(dòng)作空間、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)等，提出基于DRL的LMPCD模型及其求解方法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，巡飛彈在動(dòng)態(tài)對(duì)抗環(huán)境中，能夠?qū)崿F(xiàn)自主突防，證明了模型及求解方法的有效性。該方法可為預(yù)測“藍(lán)軍”巡飛彈突防路線提供了技術(shù)借鑒，以及該方法以實(shí)際武器裝備可獲取的數(shù)據(jù)為輸入，對(duì)下一步在真實(shí)環(huán)境中應(yīng)用具有重要軍事意義。

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