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J-GLOBAL ID：201802243345178225   整理番号：18A1900510

改善されたQネットワークに基づく1オンオン1の視覚範囲空中戦の意思決定【JST・京大機械翻訳】

Decision-making of One-on-one Beyond- Visual-Range Air Combat Based on Improved Q-Network

著者 (5件)： Weilin Yuan (College of Intelligence Science and Engineering, National University of Defense and Technology, Changsha, Hunan Province, China) ,  Wei Duan (College of Intelligence Science and Engineering, National University of Defense and Technology, Changsha, Hunan Province, China) ,  Shuangchun Peng (College of Intelligence Science and Engineering, National University of Defense and Technology, Changsha, Hunan Province, China) ,  Yu Xie (College of Intelligence Science and Engineering, National University of Defense and Technology, Changsha, Hunan Province, China) ,  Liang Pan (College of Intelligence Science and Engineering, National University of Defense and Technology, Changsha, Hunan Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICMA  ページ： 809-815  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,一つのオン・オン・オン・ビジョン距離空気戦闘のための強化学習法を検討した。Markov決定プロセス理論に基づいて,改良Qネットワーク(IQN)法を提案し,3D空間における航空機の意思決定のための修正線形ユニット多層パーセプトロンを設計した。著者らは,従来の報酬関数がスパースであるという欠点に対処するために,新しい報酬関数を設計するために,空気戦闘の状況評価における理論を導入した。そして,経験再生を用いてデータをランダム化し,それによりデータシーケンスにおける相関を除去し,データ分布における変化を平滑化した。次に,シミュレーションアニーリングアルゴリズムを,探査と開発をバランスさせるために,行動政策において用いた。最後に,3つの異なる状況に対するシミュレーションを行い,その結果,航空機の性能がenemの性能よりも弱いか,あるいはほぼ等しい場合に,著者らの部分における航空機は,尾部および後部ビームから敵に近づく傾向があることを示した。提案されたアルゴリズムは,1オンオンのBeyon-Visual-Rang空気戦闘の意思決定に有効である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意思決定 ,  *視覚 ,  航空機 ,  シミュレーション ,  *ネットワーク ,  アルゴリズム ,  強化学習 ,  平滑化 ,  焼なまし ,  線形性 ,  多層パーセプトロン
準シソーラス用語： 状況評価 ,  報酬関数 ,  三次元空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 視覚 ,  意思決定