基于强化学习的空中战斗对抗.zip

简介：
本项目利用强化学习技术模拟并优化空中战斗策略，通过智能算法训练模型在复杂的对抗环境中自主学习最佳决策路径，提升无人作战系统的智能化水平。 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的一种范式与方法论。它主要用来解决智能体（agent）在环境互动中通过策略优化以实现回报最大化或者达成特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 常见的模型为标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。根据不同的条件，强化学习可以分为基于模式的学习和无模式的学习，以及主动式与被动式的区分。此外还有逆向、层级及部分可观测系统的强化学习等变体。求解这些问题所使用的算法可分为策略搜索类和值函数类两种。 受到行为主义心理学的启发，强化学习注重在线学习，并努力在探索新知识和利用已有信息之间找到平衡点。与监督式学习和非监督式学习不同的是，它不需要预先设定数据集；而是通过接收环境对行动反馈来获取信息并更新模型参数。这一方法被用于解释有限理性条件下的稳定状态、设计推荐系统以及机器人互动等领域，并且某些复杂的算法具备解决复杂问题的通用智能性，在围棋及电子游戏领域已达到人类水平。 强化学习在工程应用中也十分广泛，例如Facebook开发了开源平台Horizon，该平台利用此技术优化大规模生产系统。此外，在医疗保健方面，RL能够为患者提供治疗策略，并通过以往经验找到最优方案而不需要生物系统的数学模型等先验信息，因此基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种智能体与环境互动以最大化累积奖励为目标的学习方式。它在许多领域都展现了强大的应用潜力。