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J-GLOBAL ID：202202263367426136   整理番号：22A0416876

深層強化学習に基づく航空機の回避戦略に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Evasion Strategy of Aircraft Based on Deep Reinforcement Learning

著者 (5件)： Li Ye (China Academy of Launch Vehicle Technology, Beijing, People’s Republic of China) ,  Zhang Lin (Capital Aerospace Machinery Company, Beijing, People’s Republic of China) ,  Wang Kaixuan (China Academy of Launch Vehicle Technology, Beijing, People’s Republic of China) ,  Zhang Fuquan (Fujian Provincial Key Laboratory of Information Processing and Intelligent Control, Minjiang University, Fuzhou, People’s Republic of China) ,  Fan Yi (China Academy of Launch Vehicle Technology, Beijing, People’s Republic of China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 833  ページ： 653-665  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空機の自律侵入能力を改善するために,深い強化学習に基づく航空機操縦回避戦略を生成する方法を提案した。浸透強化学習の疎な報酬問題を解決するために,深Qネットワークの初期化過程とサンプリング方法を改良して,学習アルゴリズムの収束効率を改良した。第1に,侵入脅威情景と攻撃的および防御的対立運動モデルを確立し,そして,遮断器の相対的運動状態と平衡飛行部分の典型的操縦モードを状態空間と動作空間として選択した。学習プロセスにおいて,航空機をエージェントとして用いて,操作値ネットワークを訓練するために,対物シミュレーションを通して強化学習探査プロセスを実行し,それにより,脅威状況に基づく自律的決定を最終的に行うことができた。最後に,シミュレーション実験結果は,本論文で提案したアルゴリズムが操作侵入戦略を効果的に作り出すことができて,航空機の知的ゲームをサポートすることができることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  浸透 ,  ゲーム ,  *航空機 ,  ネットワーク ,  遮断器 ,  飛翔 ,  エージェント ,  *強化学習 ,  学習アルゴリズム ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 防衛 ,  学習過程 ,  運動モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層強化学習 ,  航空機の浸透 ,  防御的で防御的な対面 ,  ガイダンス

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層強化学習 ,  航空機 ,  回避 ,  戦略 ,  研究